题目：事件序列的建模与学习
主讲人（单位、职称、职务）：严骏驰，上海交通大学计算机科学与工程系特别研究员，CCF优博
日期：2018年5月28日(星期一)
时间：上午11:00am - 12:00am
地点：数据科学与jbo竞博电竞官方网站 A101
主持：陈鹏飞 副教授
摘要：
通过对事件序列数据的深入分析与建模，往往可以有效刻画现实世界中各类行为的内在机理，乃至预测下次事件的发生时间与属性。这使得事件数据的机器学习在诸如预防性维保、用户商品推荐、诊疗记录分析等各领域中有着广泛的应用前景。相比时间序列，连续时间域的异步事件序列具有发生间隔随机、观测窗口常常被截断等挑战，不易被回归、分类、聚类等经典机器学习方法进行形式化。报告将介绍在基于点过程与深度学习方面在这一问题上的相关研究进展，并对点过程模型与深度学习各自的特点进行了比较和归纳。
个人介绍：
严骏驰：上海交通大学计算机科学与工程系特别研究员，上海交通大学博士，中国计算机学会CCF优博、ACM中国优博提名，主持国家自然科学基金等多项国家级与省部级项目。曾在IBM研究院纽约、北京、上海等地工作近七年，离职前任主管研究员（band 9），IBM全球发明大师，IBM中国研究院工业视觉首席科学家。主要研究方向为机器学习与图像视觉，特别是序列数据的结构化匹配及动态过程学习。近年来在TPAMI/
TCYB/TIP/CVPR/ICCV/ICML/NIPS/KDD等期刊和会议发表CCFA类/SCI一区论文40余篇，谷歌学术引用超过一千次。任IEEE ACCESS编委，ACM中国多媒体分会执行委员。在IBM期间，主导了SK能源、香港水务署、TCL华星光电、华晨宝马等多项行业智能方案的研发与交付，多次获得IBM全球技术成就奖与行业奖。多次代表IBM接受国际金融报、新华社、网易等访谈和报道，阐述其人工智能相关技术与理念。