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前两个直播群均已经满了，现开通第三个直播群，请不能到现场的各位童鞋们扫码进入！！！

报名实在太火爆，第一个直播群已经满了，为方便每一位感兴趣的童鞋，开通第二个直播群，请加入下方深度学习直播群2！

由于报名太火爆了，报名人数瞬间超过了150人，请不能到现场的朋友可以加入下方直播群，轻松观看会议直播！

特邀嘉宾

活动时间

2016年10月15日下午13:00-17:30

活动地点

南京市玄武区中山东路307号钟山宾馆主楼307会议室

（百度地图：http://j.map.baidu.com/mkWdn）

地铁2号线到西安门站4号出口 向东步行700米

报名链接:

http://t.cn/Rc1SXED

活动流程

活动主题

深度学习是当前计算机科学领域中一个非常出彩的分支，它重新激活了人工智能进程的按钮。深度学习原本是机器学习研究中的一个领域，最初的发展受到人类神经网络研究的启发，不过发展至今也已经有了自身的方法论和研究思路。相比于传统的机器学习方法，深度学习模型不仅可以明显提高模型预测结果的准确性，其层次结构特征抽取和分布式表示还可以大幅度提高算法的设计效率，一些特别的模型如LSTM、NTM还能够用来处理如股指、自然语言相关的序列预测问题。而GPU技术的助力也让深度学习的研究和应用发展出现更多的可能性。近几年相关领域的研究精彩纷呈，不断涌现现象级的应用，对一些棘手的问题也提供了另外的视角去解决。

现在深度学习技术已经渗透到了语音识别、人脸识别、图像检索、自然语言处理、物品推荐、欺诈检测、自动驾驶汽车等生活的各个方面。而且随着深度学习技术的发展，它会在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。

本次活动由中电28所、重点实验室、信息系统工程重点实验室、江苏省软件新技术与产业化协同创新中心、深度学习国际群、南京（南大）软件新技术创新中心、中国计算机学会大数据专家委员会、江苏省计算机学会联合举办，于2016年10月15日召开，旨在交流深度学习领域的发展和应用实践。

活动注意事项

1. 本活动免费参加。请提前在线报名并后台审核，活动采用扫码入场，因此请您携带电子入场券/门票（最好是下载手机app），凭票入场；

2. 根据会场要求, 请务必认真填写报名问题，主办方有权取消恶意填写者的报名资格；

3. 已报名的同学如果无法出席，请在网站上进行退票处理，以免影响后续参加的诚信度；

4. 如果希望分享相关话题、赞助后续活动以及其他问题, 请发送邮件到309684763@qq.com。

Nanjing Deep Learning Meetup 主办方：

中国电子科技集团第二十八研究所

信息系统工程重点实验室

江苏省软件新技术与产业化协同创新中心

Nanjing Deep Learning Meetup 协办方：

深度学习国际群

南京（南大）软件新技术创新中心

中国计算机学会大数据专家委员会

江苏省计算机学会

本次活动讲者与技术分享简介

Lei Wang （王雷）Associate Professor,Ph.D., M.Eng, B.Eng, IEEE Senior Member School of Computing and Information Technology University of Wollongong。Dr. Lei Wang received the B.Eng and M.Eng from Southeast University, China in 1996 and 1999, respectively, and the Ph.D. from School of EEE in Nanyang Technological University,Singapore in 2004. He worked as research associate and research fellow in Nanyang Technological University from 2003 to 2005. After that, he joined the Department of Information Engineering, RSISE, The Australian National University as research fellow. In Jan 2007, he was awarded the Australian Postdoctoral Fellowship by the Australian Research Council and worked as APD research fellow from 2007 to 2009. In May 2009, he was awarded the Early Career Researcher Award by Australian Academy of Science and Australian Research Council. From Jan 2010, he works as Fellow in School of Engineering of the College of Engineering and Computer Science. Now he is associate professor of Faculty of Engineering and Information Sciences of University of Wollongong. He is a member of the Advanced Multimedia Research Lab.

His research interest lies in machine learning, pattern recognition and computer vision. For machine learning and pattern recognition, he is interested in feature selection, model selection, and kernel-based learning methods. For computer vision, he is interested in content-based image retrieval and generic image categorisation. Besides, he has broad interest in the topics in the fields of pattern recognition and data analysis.

王昊奋，博士，深圳狗尾草智能科技公司CTO。王昊奋在语义技术和图数据管理方面有比较丰富的经验和积累，共发表75余篇高水平论文，其中包括35余篇CCF A类和B类论文。作为技术负责人，他带领团队构建的语义搜索系统在十亿三元组挑战赛（Billion Triple Challenge）中获得全球第2名的好成绩；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中获得全球第1名的好成绩。他带领团队构建了第一份中文语义互联知识库zhishi.me，被邀请参加W3C的multilingual研讨会并做报告。他还带领团队参加了百度知识图谱竞赛获得所有任务第一名的好成绩。

此外，他还长期作为ISWC, WWW, AAAI等国际顶级会议程序委员会委员。目前，王昊奋担任中文信息学会语言与知识计算委员会委员，中国计算机学会术语工作委员会执行委员等社会职位。

常江龙，苏宁云商IT总部资深算法专家，博士研究生毕业，拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验，在图像处理及分析、计算机视觉、模式识别及机器学习等领域有扎实的理论功底，对于图像相关算法模型及应用的设计、开发和优化有多年的实战经验。目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化，面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。

主题简介：苏宁作为国内零售业和O2O互联网模式领军企业，一直着力于提升用户购物体验。近来，大数据驱动的商业智能分析成为公司持续发力的重点方向，并推出了以图购物，所见即所得的拍照购系列产品，该系列产品以智能图像分析技术为基础，精准分析用户购买意图，为用户提供以图购物、以图推荐等多条快捷购物通道，提升用户的购买体验。苏宁图像识别引擎以全品类商品覆盖为目标，以深度学习技术为基础，将商品本体识别、商品图像检索、商标/物体检测、文字识别等技术相融合，利用多层面的图像信息，可以获得精准全面的分析结果。

王珩，研究员，现任中国电子科技集团公司第28研究所所长助理，信息系统工程重点实验室28所分实验室常务副主任，江苏省“333高层次人才培养工程”三层次对象，指控学会C4ISR理论与技术专委会常务委员，主要研究方向是C4ISR系统总体，指挥控制技术，先后主持和参与多项军口973、预研、基础科研和基金等项目20多项，在系统结构设计、信息栅格、网络空间安全等领域有着深厚的理论研究和经验，曾获省部级发明特等奖1项，科技进步三等奖1项，出版专著2项，发表论文100余篇，授权发明专利13项。

报告简介：报告围绕深度学习在C4ISR领域的实践和应用设想，从机器智能的三个层次出发，分析了C4ISR系统目前所达到的只能水平和系统未来的发展方向、C4ISR战场目标识别领域目前的发展趋势和存在问题，介绍了基于深度学习在战场目标识别中的研究工作，以及基于深度学习分析了在情报分析、态势认知和作战指挥五个方面的应用。

干强，微软(亚洲)互联网工程院自然语言处理科学家。毕业于南京大学计算机系首届本科生拔尖班，南京大学计算机系硕士(机器人智能与神经计算研究组)。研究兴趣为机器学习与神经网络(卷积网络/循环网络/自组织网络)、自然语言处理与智能机器人应用。在校期间发表机器学习相关国际会议3篇，发明专利已获一项授权、两项实审中，智能机器人相关项目获得江苏教育电视台采访报道，并在全国研究生智慧城市比赛、全国高校互联网大赛等比赛取得名次。目前在微软新苏州园区从事Cortana（中文名：微软小娜）中自然语言处理相关工作。

报告简介：循环神经网络RNN是自然语言处理领域的重要工具，本次报告主要介绍RNN原理、学习算法及其发展(LSTM/GRU，注意力模型AM等)，也会介绍近几年RNN在语言模型、机器翻译、问答系统方面的研究进展。

段石石 ，tflearn Contributor，历任1号店精准化部门算法工程师、华云大数据架构师、 现为UCloud平台研发中心深度学习研发工程师，技能树包括数据挖掘、电商推荐、精准化营销，现阶段专注于分布式深度学习框架、计算机视觉算法研究，平时喜欢看看paper，研究研究开源的项目，偶尔也会去一些数据比赛打打酱油，生活中是个极客。

报告简介：ILSVRC2016结果刚出来，中国队伍成绩爆炸，有人说ILSVRC已经沦陷，但从10年的开始到现在，ILSVRC中使用的计算机视觉模型在学术界工业界的影响无人质疑，本次分享会简单介绍从AlexNet到Deep Residual network，深度学习在在计算机视觉模型的发展，如何将模型快速应用到生存数据，还有一些学术界，开源界好玩的东西，如风格化图像，图文描述生存，最后会介绍Ucloud一些工作，主要基于Ucloud云生态和TensorFlow的结合，如何在云计算下完分布式的深度学习框架。