Abstract:

本體在各個領域中作為人類知識的正式規範得到了廣泛應用。在這次演講中，Dejing Dou教授將首先正式定義本體，並解釋其與人工智能其他研究領域（如知識庫、語義網絡和知識圖譜）的關係。然後，杜教授將展示如何將本體應用於深度學習，這一領域最近在學術界和產業界都引起了極大的熱情。深度學習的關鍵突破源於人工神經網絡、大數據和計算能力的一系列改進。深度學習模型的設計（即表示學習）在某些情境下是靈活的，但也可能“平面化”。我們認為，基於領域知識（例如本體）的深度學習系統的層次化設計將在性能上獲得一些優勢，並有助於提供對所生成模型的解釋。杜教授將介紹我們目前的基於本體的深度學習（OBDL）框架及其在電子健康記錄（EHR）、醫療保健和其他領域的應用。OBDL的研究努力還促進了美國國家科學基金會資助的大數據學習中心（CBL）的建立。

短簡歷:

Dejing Dou教授於1996年獲得清華大學電子工程學士學位，並於2004年獲得耶魯大學人工智能博士學位。他的研究領域包括人工智能、數據挖掘、數據整合、自然語言處理和健康信息學。杜教授已發表超過100篇研究論文，其中一些在AAA、IJCAI、KDD、ICDM、ACL、EMNLP、CIKM、ISWC、JIIS和JoDS等著名會議和期刊上發表。他的DEXA’15論文獲得最佳論文獎，而KDD’07論文則被提名為最佳研究論文獎。他擔任《數據語義學雜誌》、《智能信息系統雜誌》和《PLOS ONE》的編輯委員會成員，並在多個國際會議中擔任程序委員會成員及五個會議的共同主席。杜教授從國家科學基金會（NSF）和國家衛生研究院（NIH）獲得超過500萬美元的首席研究經費。現在，他在俄勒岡大學計算機與信息科學系擔任教授，並正處於休假期間，擔任百度研究的數據大實驗室（BDL）負責人。

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