4月12日下午，张剑教授应邀在勤园7-203为信息学院学生带来题为“深度学习的起源、发展与现状”的讲座。讲座由学院副院长李秀梅主持。学院本科生和研究生共80余人参与了本次讲座。

张剑教授从人工智能、机器学习与深度学习、深度学习典型模型及方法、深度学习论文案例及研究展望四个方面展开讲解。首先，张剑教授探讨了人工智能、机器学习与深度学习三者的关系，并从人工智能的诞生和发展阶段入手进行阐述。他指出在人工智能的推理期、知识期和学习期存在的一些问题，如知识表达困难、应用困难、更新困难以及对专家的依赖等。其次，张剑教授从深度学习的概念、模型讲起，讲述了深度学习中卷积神经网络、循环神经网络、Vision Transformer、BERT的特点以及注意力机制的作用。接着，张剑教授介绍了深度学习论文案例及其方法，例如无监督学习中基于局部深层特征排列的无监督降维、全监督学习中利用层次VLAD和加权损失函数实现地点识别、半监督学习中多自监督模型相互学习的半监督图像分类以及跨模态学习中基于深度视觉和语义特征融合的医学影像报告生成等。最后，张剑教授展望了未来的研究方向，对领域大模型和多模态大模型表达了高度期望，并希望通用大模型能够解决细分领域的问题。

讲座的最后，张剑教授回答了同学们对于对比学习相关的疑问，为他们解答了困惑，使同学们对人工智能、机器学习和深度学习有了更深刻的理解。此次讲座在掌声中圆满结束，同学们纷纷表示收获颇丰。

据悉，此次讲座为学院“IT讲坛”2023年第4期，“IT讲坛”是创新教育课的良好平台，为学院营造良好的学术氛围，引导学生提升创新创业能力提供了支持。

（文/蒋仁杰 王晓宇   图/蒋仁杰）

嘉宾介绍：

张剑，博士、教授、硕士研究生导师。研究领域为机器学习与深度学习理论、方法及在多模态信息理解与处理方面的应用。2007 年博士毕业于浙江大学计算机科学与技术学院，2009 年至 2011 年在浙江大学数学系从事博士后研究，2016 年在西门菲莎大学(Simon Fraser University) 从事访问研究。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、浙江省自然科学基金一般项目、中国博士后科学基金项目，参与国家重点基础研究发展规划项目、浙江省重大科技项目等课题。近年来在相关领域期刊及学术会议上(如IEEE Trans.on Image Processing、IJCAI、Pattern Recognition)发表一系列论文，其中包含两篇 ESI 高被引论文，获Pattern Recognition和Neurocomputing 的杰出审稿贡献奖。