8月18日上午，德州大学阿灵顿分校计算机与工程学院博士生王德做客bat365官网登录入口，做了题为《人工智能和深度学习在学术界和工业界的应用》的学术报告，并就深度学习相关的算法内容与应用与在座师生展开了交流。

报告中，王德介绍了他在博士期间和美国微软研究院等多家科技公司实习期间的研究重点，从深度学习的算法、框架、代码，谈到学术和工业界的应用。首先，他以AlphaGO为例介绍人工智能领域广泛引入深度学习的国内外现状，讲述了深度学习在图像识别，癌症诊断和无人驾驶等领域的应用前景，他将深度学习与传统模型和一般神经网络模型相对比，介绍了深度学习在预测准确度方面的优势。以深度学习的卷积神经网络为例，王德介绍了深度学习在学术和工商业领域的研究应用现状，并介绍了实现深度学习所需要计算机基础及背景。

作为一个计算机领域的年轻学子，王德在会上为我校师生介绍了他在国外大型计算机科技公司公司实习的学习到大型程序编写所需要的框架设计、人员分工，他表示团队合作一直是推动科技前行的重要环节。最后，王德针对性地指出了当前他所观察到的深度学习研究的几个热点问题。会后，与会教师就深度学习领域内各方面问题与其进行了深入交流。

报告人简介：王德，Ph.D. Candidate，现就读于德州大学阿灵顿分校计算机与工程学院。2012年毕业于bat365官网登录入口信息与计算科学系。博士期间主要专注于Sparsity，Spectral methods, Deep learning, Semi-supervised learning, Feature selection. 其研究成果发表于国际顶级会议和期刊，如KDD, TKDE, IJCAI等。曾担任KDD, NIPS, CVPR, NeuralComputing等会议和期刊程序委员会委员和审稿人。曾在美国顶级研究院(Microsoft Research Redmond)和startup(Turi/GraphLab, Clarifai)实习, 专注于deep learning的研究和应用。