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报告题目
系列综述带你了解ChatGPT，AIGC 和扩散模型
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报告简介
本次活动的主讲人为韩国庆熙大学助理教授张超宁和他的合作学生。他们团队的研究领域为计算机视觉和机器学习，重点关注深度学习中和数据相关的实际问题，包括但不限于无标签（自监督学习）、鲁棒性（对抗攻击和防御等）、生成式人工智能（AIGC）以及它们的交叉领域。最近他们完成了多篇和ChatGPT，AIGC，和扩散模型相关的综述论文(链接：https://github.com/ChaoningZhang/Survey-Papers )，本次的活动中，张超宁教授团队将基于他们的完成的相关综述，从不同的角度介绍生成式AI的最新进展。此外，基于大模型的生成式AI也将给模型鲁棒性和自监督学习（深度学习中两个核心的问题）带来新的解决思路，对相关领域感兴趣的朋友欢迎一起来讨论。
2023年4月20日
15-17点
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嘉宾介绍
张超宁：
韩国庆熙大学助理教授
研究兴趣为计算机视觉和机器学习交叉领域，重点关注深度学习中和数据相关的实际问题，包括但不限于无标签（自监督学习）、鲁棒性（对抗攻击和防御）、和生成式人工智能（AIGC）等。近几年在AI顶会发表一作论文多篇，包括CVPR（3）、ICCV（2）、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI（2）、IJCAI、ACM MM等。近期在AIGC，ChatGPT，扩散模型等热门生成式AI相关的方向，完成多篇综述论文。
个人主页如下https://chaoningzhang.github.io
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嘉宾介绍
张晨爽：
博士二年级，现就读于韩国科学技术院（KAIST）电子工程系
于清华大学获得硕士学位。硕士毕业后，加入阿里巴巴从事算法工作，以项目负责人身份完成多个项目上线，服务亿级别用户。现主要研究方向包括生成式人工智能， 自监督学习和对抗机器学习。
个人主页：https://chenshuang-zhang.github.io/。
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嘉宾介绍
张梦纯：
KAIST（韩国科学技术院）硕士研究生
研究方向为生成式人工智能。参与完成多篇相关survey，其中一作完成A Survey on Graph Diffusion Models: Generative AI in Science for Molecule, Protein and Material。
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嘉宾介绍
郑胜：
北京理工大学博士二年级
现就读于北京理工大学机电学院探测系。于大连理工大学获得硕士学位。现主要研究方向包括生成式人工智能， 自监督学习和对抗鲁棒性。
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嘉宾介绍
乔羽：
韩国庆熙大学博士二年级
现就读于韩国庆熙大学（KHU）人工智能系。于南京信息工程大学获得硕士学位。现主要研究方向包括生成式人工智能， 自监督学习，联邦学习和对抗鲁棒性。
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