今天，南开大学智能技术研讨会在津南校区召开，众多智能科技领域专家与会研讨，分享前沿技术研究并为南开大学人工智能学科发展“把脉定向”。
IBM全球副总裁、大中华区首席技术官、IBM中国研究院院长沈晓卫，澳门大学科学与技术学院前院长陈俊龙，上海交通大学讲席教授邱才明，浙江大学计算机学院副院长、人工智能研究所所长吴飞，南开大学教授韩建达等作主旨演讲。
南开大学校长曹雪涛会见了与会专家，向专家们支持南开大学人工智能学科发展表示感谢。他说，我国高度重视并大力推进新一代人工智能发展，南开大学主动因应时代需求，依托新一代人工智能发展战略研究院和新成立的人工智能学院，着力发展人工智能学科。希望与会专家为南开大学人工智能学科特色发展出谋划策，推动务实合作，促进相关学科长远发展。
中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克在开幕式致辞中说，人工智能在国家整体科技战略中具有重要地位。南开大学以智能制造为突破方向，着力形成智能机器人的学科特色，希望与会专家多提建议，共同为我国的人工智能科技发展做出贡献。
沈晓卫作了题为《预见人工智能时代的创新与跃迁》的报告，带领大家共同探讨了人工智能的技术趋势、安全与伦理、未来的计算力量等内容。他认为，人工智能的发展带来了前所未有的机遇和挑战。
深度学习是近年来计算机领域比较火热的话题。邱才明作了题为《深度学习的随机矩阵理论模型》的报告，回顾了深度学习理论发展历程，通过其在智能电网、智能医疗等方向的成果案例，讲解了随机矩阵理论在深度学习分析中所起到的工具性作用。
吴飞作了题为《记忆驱动的序列数据学习》的报告，介绍了引入外在记忆体后，在序列数据学习中有效结合知识引导和数据驱动两种方法。他还以“三步走、四大任务、五大方向”为提纲介绍了《新一代人工智能发展规划》，以及脑与认知、机器学习、工具与平台等三大方面的人工智能科学问题。
陈俊龙作了题为《宽度学习的函数逼近能力及其多种结构及应用》的学术报告。他介绍，宽度学习系统保持了卷积神经网络三层节点结构，在训练结果不准确时，通过增加每层中神经元的宽度，加入强化节点，提高网络的准确度。相对于多层生成式的学习系统，宽度学习的训练速度快，且随着输入层特征神经元的个数增加，宽度学习的时间增加比率更小，在训练数据集的数据量极小的情况下，利用宽度学习的神经网络可以更快地得到训练结果。
作为国家“十三五”重点研发计划智能机器人重点专项论证组专家，韩建达作了题为《新一代机器人共性技术：自主行为和与人共融》的报告。他综合介绍了机器人的发展背景，提炼了自主行为和与人共融机器人的共性技术特征及相关科学问题，归纳分析了所包含的核心关键技术，阐述了其对于新一代工业机器人、服务机器人、特种机器人的重大支撑作用。
据了解，本次研讨会由中国新一代人工智能发展战略研究院，南开大学人工智能学院、科技处、计算机与控制工程学院、机器人与信息自动化研究所，天津市智能机器人技术重点实验室共同主办。今年5月16日，南开大学人工智能学院在第二届世界智能大会上揭牌成立，致力于建设成为我国人工智能领域一流的人才培养基地和科技创新基地。
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