人工智能学院召开2023年春季学期工作会议
4月8日下午，电信学部人工智能学院2020年春季学期工作会议在创新园大厦三楼会议室召开。电信学部党委书记张晓华教授，电信学部部长、人工智能学院院长尹宝才教授，副院长盛贤君教授、郭艳卿教授，人工智能学院专业负责人林鸿飞教授，学科负责人卢湖川教授，以及各研究方向责任教授和人工智能学院教师出席本次会议。会议由人工智能学院副院长郭艳卿教授主持。
与会中，电信学部党委书记张晓华教授就人工智能学院作为新成立学院的工作做了具体的部署，指出人工智能学院目前正面临着历史上最为难得的一个发展窗口，学校、学部极其重视并全力支持学院的建设和发展，学院应当抢抓机遇，集中优势力量，发展好具有中国特色、大工特色的人工智能专业，组织和落实好本科教学创新，培养好第一批入学的本科生，建设好教学和科研平台，培养各研究方向领头人，进一步壮大师资和科研队伍，力求在三年之内能够在规划的各个方向得到快速的成长。
人工智能学院专业负责人、自然语言理解与处理方向责任教授林鸿飞介绍了2020年人工智能学院本科专业培养计划的制定情况，并从提高本科生科研参与度的角度探讨了人工智能专业的建设方案和思路。
人工智能学院学科负责人、计算机视觉与机器学习方向责任教授卢湖川介绍了学院在人工智能+X交叉学科方面的工作，并从学生国际化培养、各专业方向发展规划以及人才队伍建设几方面汇报了情况。
接着，脑科学与类脑智能方向责任教授丛丰裕从科研平台建设、人工智能专业培养计划中数学课程的设置等角度提出了规划和建设方案；智能系统与机器人方向责任教授庄严则介绍了学术竞赛在学生实际能力培养中的重要作用；人工智能学院副院长盛贤君教授和郭艳卿教授则分别介绍了2020年人工智能学院学生大类分流工作方案、人工智能学院实验室平台构建情况以及学院网站建设情况；与会的其他老师也积极发表，探讨了人工智能学院未来建设的思路和方向。
最后，电信学部部长、人工智能学院院长尹宝才教授总结指出，学院当前的主要工作将集中在人才队伍建设、本科专业实践平台建设和交叉学科建设等几个方面：要充分利用多种渠道进行人才引进政策的宣传，加大对优秀人才的引进力度；要扎实做好人工智能专业本科生培养国际化的试点工作；要积极同研究生院等职能部门沟通协调，做好研究生特色培养方案和政策配套工作。
近年来，人工智能领域的人才争夺在社会上已经呈现白热化态势，人工智能作为新的技术驱动力正在引发第四次工业革命。随着人类社会从信息化向智能化发展，智能应用正在深入到各行各业，其人才需求具有持续性和长期性。在此背景下，国内外众多高校均在一个起跑线上争先恐后建立研究和建设制高点。
2019年教育部公布了2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，我校获批新增“人工智能”本科专业，此次全国共有35所高校获得这一专业的首批建设资格。大连理工大学以“新工科”建设为契机，面向未来新技术，优化学科专业布局，2018年率先设置了“人工智能”专业方向，成立了“新工科人工智能英才班”，2019年申报并获批“人工智能”新专业，这也是我校布局新工科专业、建设一流本科的一项重要举措。
人工智能学院的成立将大力推进人工智能与计算机、软件、数学、物理学、生物学、工程学等学科专业的交叉融合，以“学科交叉、技术创新、专业融合、资源整合”的理念，积极探索“人工智能+X”和“X+人工智能”新的培养模式。
我校成立人工智能学院，开设人工智能本科专业，是社会人才培养未来发展的需要，是国家和社会经济发展新业态的需要，也是响应国家战略发展规划、一流大学培养一流人才的价值体现。
人工智能学院全体教师通过本次会议，凝聚了建设学院的力量，增强了建设学院的信心，同时更加夯实了对人工智能专业学生培养的基础，学院全体教师凝心聚力，将全力建设好“人工智能”新工科专业，为培养一批适应国家社会经济和科学技术发展新需要、未来可在人工智能技术与产业发展中发挥引领作用的精英人才做出更加积极的贡献。
电信学部卢湖川教授团队获国际计算机视觉顶级会议CVPR最佳论文提名和VOT竞赛3项冠军
近日，在国际计算机视觉顶级会议CVPR（IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）上，我校电子信息与电气工程学部人工智能学院卢湖川教授团队成果荣获CVPR2020最佳论文提名。
计算机视觉是人工智能最热门的研究领域，CVPR是该领域最有影响力的会议，从Google学术影响力排行榜可以看到，该会议处于第10位（Nature、Science分别排名第1、3位）。
本届CVPR共接收6656篇投稿，录用1470篇，录用率22.09%，其中最佳论文提名26篇，录用率仅为0.39%。该成果第一作者是我校信通学院硕士代克楠，指导教师为王栋、李建华、卢湖川。此外，由卢湖川教授领导的IIAU实验室今年共有8篇论文被CVPR2020录用，其他指导教师包括张立和、朴永日等。
除此之外，IIAU团队在目标跟踪最权威的国际竞赛--VOT2020中斩获三个冠军！本届VOT竞赛有五个赛道，其中长时赛道、实时赛道和深度赛道冠军分别由我校硕士生代克楠、严彬、王英明获得！
这已经是IIAU团队连续第四年在VOT取得冠军——VOT2019由硕士生代克楠取得长时赛道冠军，VOT2018由硕士张允华取得长时赛道冠军，VOT2017由博士孙冲取得公开组第一名。
本次获得最佳论文提名论文简介：High-PerformanceLong-TermTrackingwithMeta-Updater
近年来，长时跟踪由于更贴近实际应用而逐渐引起关注。而在长时跟踪中，由于视频非常长，并且还有大量的消失出境等挑战，使得在线更新充满了风险，这也导致很多在短时跟踪SOTA的算法在长时跟踪里表现不好。该论文提出了一个长时更新控制器，将在线跟踪获取的几何信息、判别信息、外观信息进行时序封装，送入长短期记忆网络，之后做一个二分类，来判断当前跟踪状态是否可以更新。
另外，该论文还提出了一个长时跟踪框架，由短时跟踪器、更新控制器、全图检测器以及验证器组成，由短时跟踪器进行本地跟踪，目标丢失时，用全图检测器检测候选目标，验证器判断，更新控制器控制短时跟踪器和验证器的更新。各模块相对独立，该方案使得长时跟踪的性能可以更好地受益于短时跟踪器，全图检测器等发展。
大连理工大学计算机科学与技术学院
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本课程推荐教材及与课程学习目标对应关系如下：
1. 授课教材：《人工智能》丁世飞编著电子工业出版社 2020年第三版ISBN：9787121363955。
（1）教材特点：《人工智能导论（第3版）》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。
本课程主要选用了本教材的第一稿模块，即知识表示技术、搜索技术和推理技术中相关的内容。
（2）使用方法：本教材对应课程学习目标1-5，可以做到对课程内容前半部分的全覆盖，请同学们学习完视频之后，一定要详细阅读教材中的对应部分，并针对课后习题进行联系，能够有效提高学习质量；
2、本课程参考了大量网络上的课程。对应课程学习目标6-8，包括：
https://stanford-cs221.github.io/spring2021/
https://cse.iitkgp.ac.in/~dsamanta/courses/da/
百度飞桨师资培训的机器学习和深度学习的内容。
https://easyai.tech
此外还有参考百度百科、B站、以及知乎和CSDN等各类科技网站。
在此表示感谢！