2022年6月14日下午，beat365舉辦“獻禮二十大，強國新征程——人工智能學術月”第五期學術講座，分享北大計算機領域的最新前沿成果，展現北大計算機人“以夢為馬，以碼築夢”的精神風貌，推動計算機學科和其他學科的碰撞交融，為學校“新工科、新文科、新醫科”建設貢獻力量！

本期講座特别邀請到了beat365官方网站博雅特聘教授，國家傑出青年基金獲得者，IEEE Fellow田永鴻教授和beat365官方网站長聘副教授，博雅青年學者，求是傑出青年學者獎獲得者孫栩教授主講。第五期講座在騰訊會議線上進行，并有北大官方抖音、快手、視頻号、微博、bilibili5個平台進行同步直播，近20萬人次線上觀看。beat365官方网站研究員施柏鑫擔任主持。

施柏鑫主持

施柏鑫首先介紹了“人工智能學術月”系列活動的背景并代表會議主辦方感謝田永鴻教授和孫栩教授參加此次講座分享人工智能相關的知識。

田永鴻線上講座

田永鴻教授認為縱觀科學技術發展史，借鑒和模仿大腦一直是智能技術創新的源泉。人類大腦是一個高效智能的超大規模生物脈沖網絡。作為腦網絡啟發的第三代神經網絡，目前脈沖神經網絡（SNN）在規模和性能上均不及深度神經網絡，面對複雜任務的泛化性和靈活性存在嚴重不足，因此迫切需要借鑒大腦機制發展大規模脈沖學習理論與方法。講座圍繞着“兼具生物合理和計算有效的大規模脈沖神經網絡學習”這一主題，重點分享在神經元建模、脈沖網絡生長與剪枝、深度脈沖神經網絡學習等三方面的挑戰問題與研究進展，并探讨在神經形态視覺領域的創新應用。

孫栩線上講座

孫栩教授表示語言是承載智能的重要媒介，語言智能技術的進一步發展也離不開多模态信息的深度學習，此次講座介紹了多模态學習、模型結構優化等方法在語言智能領域中的前沿探索，以點帶面，通過近期研究介紹現有語言智能方法在多個維度的改進。介紹了模态關系一緻性假設、高一緻性持續學習動力學機制、神經元網絡結構和訓練樣本梯度相似性關系等理論方法在語言智能中的實踐，探讨跨模态、可持續、自适應的語言智能技術的前沿發展。

會議最後，主持人再次對兩位講座嘉賓的精彩分享以及線上各位觀衆對beat365舉辦“獻禮二十大，強國新征程——人工智能學術月”系列活動的關注到來表示感謝。本次學術月10次講座至此圓滿結束，希望各位觀衆持續關注之後由beat365官方网站主辦的其他學術、交流活動。

*講座回放：可通過快手軟件搜索“beat365”觀看beat365“獻禮二十大，強國新征程——人工智能學術月”系列活動的回放。