朱松纯 |
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朱松纯教授是人工智能领域全球著名的学者,主要研究包括通用人工智能基础、计算机视觉、统计建模与计算、认知科学、机器学习、自主机器人等。曾任美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)统计学系与计算机系教授,UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心(Center for Vision, Cognition, Learning and Autonomy,VCLA)主任。2020年11月起,任北京大学人工智能研究院院长。 教育和工作经历 1986-1991年,中国科学技术大学,计算机专业,学士学位; 1992-1996年,美国哈佛大学,计算机专业,硕士、博士学位。 1996-1997年,美国布朗大学,应用数学专业,博士后。 1997-1998年,美国斯坦福大学,计算机系人工智能实验室,讲师。 1998-2002年,美国俄亥俄州立大学,计算机系与认知科学中心,助理教授。 2002-2006年,美国洛杉矶加州大学,统计系与计算机系,副教授 (终身教职)。 2006-2020年, 美国洛杉矶加州大学,统计系与计算机系,正教授。 2020年至今,北京通用人工智能研究院,院长 2020年至今,北京大学人工智能研究院,院长 学术研究 朱松纯教授已在国际顶级期刊和会议上发表论文300余篇,其研究成果集中在以下四个时期和领域: 一、视觉的统计建模与计算理论 —— 为马尔的视觉理论建立统一的数理模型 二、实现图像与场景的解译(parsing)计算框架 —— 扩展了模式识别创始人傅京孙先生的句法模式识别理论 三、提出人工智能的“暗物质” —— 研究视觉与认知的物理与社会常识 四、探索迈向通用人工智能的新的研究路径 ——“小数据、大任务”范式 有关朱教授的研究成果,请参考其个人学术主页: 奖励和荣誉 · 2017年,计算建模奖 (Computational Modeling Prize),国际认知科学学会 (Cognitive Science Society) · 2013年,赫尔姆霍茨奖 (Helmholtz Test-of-Time Award),第14届国际计算机视觉大会颁发 · 2008年,第二届J.K.Aggarwal 奖,国际模式识别协会(6) · 2007年,马尔奖荣誉提名,第11届国际计算机视觉大会 · 2003年,马尔奖,第九届国际计算机视觉大会(7) · 2001年,Sloan fellow, Sloan基金 · 2001年,青年教授奖励基金 (Career Award),美国国家科学基金委员会 · 2001年,杰出青年科学家奖 (ONR Young Investigator Award),美国海军研究所颁发 · 1999年,马尔奖 (Marr Prize) 荣誉提名, 第7届国际计算机视觉大会颁发 |
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