【清华大学-张长水】基于小样本学习的计算机视觉应用

• 2019 年 10 月 8 日
• 笔记

【导读】前段时间，清华大学自动化系教授张长水老师在智源论坛上同大家分享了其“关于小样本学习的一些思路”。张长水教授重点介绍了半监督学习在样本需求大、数据标注难的深度学习研究环境下的意义，包括其团队在解决计算机视觉问题中的一些机器学习方法，以及当前研究中存在问题的进展。

【作者简介】

张长水老师，是清华大学自动化系教授，清华大学自动化系副主任，清华大学自动化实验教学中心主任，国际学术杂志Pattern Recognition的编委（Associate Editor）“计算机学报”编委，中国人工智能学会常务理事。1986年7月毕业于北京大学数学系,获得理学学士学位。1992年7月毕业于清华大学自动化系,获得博士学位。1992,7-1994,12: 在清华大学自动化系任讲师。1995,1-2000,8: 在清华大学自动化系任副教授。2000,9-现在: 在清华大学自动化系任教授。他的研究兴趣为：模式识别，机器学习，人工智能，计算机视觉，图像处理，进化计算，复杂网络等研究领域以及和工业界的合作。

以上信息来自大眼睛实验室官网 http://bigeye.au.tsinghua.edu.cn/Introduction.html

【部分PPT】