报告题目：自监督学习有效性初探及思考

摘要：自监督学习已成为一种强大的无监督表示学习范式，其通过有机器自动利用数据本身在内规则性生成的判别信息进行学习，逐渐在计算机视觉和自然语言处理等众多领域成功应用。本报告旨在初步尝试并给出若干展望。

主讲人：陈松灿，现任南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教授，国际模式识别学会会士和中国人工智能学会会士。现任中国人工智能学会机器学习专委会主任、常务理事和江苏省人工智能学会常务副理事长。至今主持国家自然科学基金项目12项，其中重点项目1项。

报告地点：综合实验楼A区508

报告时间：2020年12月10日

主办单位：数学院、大数据研究院