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| 本文作者： 木子 | 2019-03-01 17:43 |
未來已來，隨著技術(shù)的不斷迭代，人類社會開始進入一個高度集約化的社會，以智能化為核心的第四次科技革命正在全世界席卷而來。人工智能這一社會新的生產(chǎn)力正在推動著生產(chǎn)關(guān)系的變革。
教育領(lǐng)域無疑是會被AI技術(shù)革命最先沖擊的領(lǐng)域，當下隨著AI技術(shù)積淀，AI+教育已覆蓋了不同國家、不同年齡層，從小學、初高中、大學到職業(yè)教育的近百個學科，全球有 9000 多萬用戶使用AI智適應(yīng)教育產(chǎn)品，引領(lǐng)全球教育變革的浪潮。
AIAED大會（AI Adaptive Education Conference）以“在全球普及人工智能教育，推動人工智能技術(shù)對教育的改變和發(fā)展，為了人類更好的教育公平性和教育成果做出貢獻”為宗旨，是人工智能+教育行業(yè)最隆重的盛會，自2018年4月以來，AIAED大會已經(jīng)在中國召開了兩次，在國際AI教育學術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域獲得巨大反響。
第二屆AIAED大會中，卡耐基梅隆大學（CMU）計算機學院院長Tom Mitchell教授、阿里達摩院首席外籍專家也是美國三院院士Michael Jordan教授、IEEE學習技術(shù)標準委員會現(xiàn)任主席 Avron Barr、ALEKS前主席/現(xiàn)任首席產(chǎn)品官Wilmot Lampros等二十多位全球AI教育領(lǐng)域科學家前來演講，會場頻頻爆滿，并且是首例在開場需要增加第二會場的大會，每位演講者都在兩個會場演講兩次，與會人數(shù)更是多達3000人次。
Knewton、ALEKS、新東方、好未來等全球及國內(nèi)知名AI教育機構(gòu)，以及淡馬錫、General Atlantic、中金資本、歌斐資產(chǎn)、鼎輝、凱雷在內(nèi)的一百余家萬億、千億基金規(guī)模的風投均有參加AIAED大會。
卡內(nèi)基梅隆大會計算機學院院長、機器學習教父、松鼠AI首席AI科學家Tom Mitchell（上）
美國三院院士、阿里達摩院首席AI科學家Michael Jordan（下）
AI智適應(yīng)教育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，需要人工智能、教育企業(yè)、投資機構(gòu)等各方的共同努力。基于此，第三屆全球AIAED大會即將在今年五月份召開，從學術(shù)交流，技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)合作等維度出發(fā)，為AI智適應(yīng)教育產(chǎn)業(yè)提供一個廣闊的舞臺。
第三屆AIAED大會早鳥票申請通道（請戳鏈接）
2019年5月24日-25日，第三屆AIAED大會將在中國北京再次起航，本次會議主辦方為乂學教育-松鼠AI智適應(yīng)教育、IEEE教育工程和自適應(yīng)教育標準工作組、中國自動化學會、新東方、好未來等教育機構(gòu)，由IEEE FML聯(lián)合機器學習工作組，IAIED（國際人工智能教育協(xié)會,即AIED大會的主辦組織）等共同支持協(xié)辦，預計參會人數(shù)將多達5000人。
AIAED 2019將是一個國際化論壇，學術(shù)界和行業(yè)研究人員相聚在此，共同討論人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、多模態(tài)分析和系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用于下一代教育領(lǐng)域的重要趨勢以及這些是如何大規(guī)模地和在各種環(huán)境中影響人類學習。該會議為研究人員和產(chǎn)品開發(fā)人員提供了研究交流、開發(fā)和應(yīng)用的機會。
第三屆AIAED大會的組委會嘉賓陣容更是空前強大：機器學習教父、 卡耐基梅隆大學（CMU）計算機學院院長Tom Mitchell教授將親臨現(xiàn)場并將作為大會組委會主席參與論文的評估，此外還有MIT人工智能實驗室主任Daniela Rus；倫敦知識實驗室負責人Rose Luckin等。還有更多神秘嘉賓正在邀請中。
已確認2019AIAED Keynote Speakers名單（部分）：
Tom Mitchell教授
松鼠AI首席AI科學家、機器學習教父
全球公認的機器學習教父，在全球人工智能實力排名第一的卡耐基梅隆大學創(chuàng)辦了人類歷史上的第一個機器學習系并擔任系主任。美國《Machine Learning》雜志、國際機器學習年度會議（ICML）的創(chuàng)始人。他的經(jīng)典著作《機器學習：一種人工智能方法》被認為是行業(yè)圣經(jīng)，銷量驚人。他的學術(shù)論文專著超過130篇，在包括《Science（科學）》、《Nature （自然）》等世界頂級學術(shù)期刊發(fā)表。
Daniela Rus
MIT人工智能實驗室主任
美國工程院院士，曾經(jīng)一手創(chuàng)辦了達特茅斯學院機器人實驗室。Daniela Rus開創(chuàng)的可編程物質(zhì)和分布式機器人的研究讓其成為人工智能領(lǐng)域地位最高的女性。
Rose Luckin
倫敦知識實驗室負責人
她是倫敦大學學院教授，倫敦知識實驗室負責人。著有《機器學習與人類智能》，國際頂尖AI教育學術(shù)大會AIED-2018/2019會議主席，國際人工智能教育(AIED)協(xié)會執(zhí)行委員會委員。
AIAED 2019目前面向全球征集有關(guān)人工智能教育技術(shù)、教育理論、在智適應(yīng)教育中的應(yīng)用以及相關(guān)領(lǐng)域的新型跨領(lǐng)域合作的相關(guān)論文，歡迎人工智能教育領(lǐng)域的專家學者提交有關(guān)AI（人工智能）在智適應(yīng)教育中的應(yīng)用以及相關(guān)領(lǐng)域的新型跨領(lǐng)域合作的論文概要(1000至1500字)，論文將由專業(yè)的科學家團隊進行審核和評估，且要求展示嚴謹?shù)难芯糠椒ú⑻峁嶒炞C據(jù)作為支持。
論文指南
AIAED 2019歡迎提交有關(guān)AI（人工智能）在智適應(yīng)教育中的應(yīng)用以及相關(guān)領(lǐng)域的新型跨領(lǐng)域合作論文。論文將經(jīng)過同行評審，且需要體現(xiàn)嚴謹?shù)难芯糠椒ú⑻峁嶒炞C據(jù)作為支持。
論文主體長度應(yīng)為一頁(250字),同時包含一張圖表，體現(xiàn)論文作者的理論(Theory)、方法(methodology)和研究發(fā)現(xiàn)(findings)。
論文拓展摘要字數(shù)要求為1000-1500字，且包含以下6個部分：引言(Introduction)（100-150字）、展示相關(guān)的學習理論(Relevant Theories of Learning)（200-300字）、體現(xiàn)促進技術(shù)進步(Enabling Technological Advances)（200-300字）、現(xiàn)實應(yīng)用(Real World Applications)（200-300字）、潛在影響證據(jù)(Real World Applications)（200-300字）和總結(jié)(Summary)（100-150字）。擴展摘要的參考文獻引用也應(yīng)不超過20個（不包含在1000-1500字內(nèi)）。
所有摘要和擴展摘要應(yīng)通過Easychair提交。
提交文件格式應(yīng)參照www.AIAED.com/call-for-papers上提供的論文模板。
AIAED會議結(jié)束之后，已入選的論文摘要將不僅在大會會刊發(fā)表，還將在頂級國際學術(shù)期刊 International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED) 特別期刊 上發(fā)表其對應(yīng)的完整論文（ 更多信息敬請等待）；二、完整論文還有機會被《 AI技術(shù)在自適應(yīng)教育中的應(yīng)用現(xiàn)今發(fā)展情況》一書收錄。
入選標準
如有需要申請獎學金的參會者，必須提交論文摘要。優(yōu)先提交論文摘要者，獎學金申請將被優(yōu)先考慮。
論文拓展摘要的評估將基于以下幾個標準：
理論基礎(chǔ)：該文獻評論是否為你的研究提供了相關(guān)的學習理論和強有力的理論基礎(chǔ)？
技術(shù)進步與技術(shù)穩(wěn)定性：你的研究如何促進技術(shù)進步和/或你的研究方法有多嚴格？
現(xiàn)實應(yīng)用：從你的研究中實現(xiàn)或?qū)嶋H從你的工作中得到的教育活動的變化是什么？
潛在影響：你在教育領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用的成果價值和潛在影響是什么？
建議主題
機器學習、深度學習和/或教育數(shù)據(jù)挖掘在自適應(yīng)教育中的應(yīng)用
多模式綜合行為和情感分析在教育中的應(yīng)用
人類語言處理和語義分析在教育中的應(yīng)用
在K12實踐中基于人工智能的應(yīng)用
人工智能與學習科學/工程領(lǐng)域的相互作用
用于開發(fā)基于AI的智適應(yīng)教育的標準和基礎(chǔ)架構(gòu)，包括對IEEE智適應(yīng)教學系統(tǒng)標準和IEEE聯(lián)合機器學習標準的貢獻
自適應(yīng)學習系統(tǒng)的自我提升
圖像識別和處理在人工智能教育中的應(yīng)用
重要時間節(jié)點
2019年3月15日 若希望優(yōu)先獲得會議獎學金支持，出版摘要（250字）應(yīng)于此日期前提交
2019年4月1日 摘要提交截止日期（250字）
2019年4月8日 論文擴展摘要提交截止日期
2019年5月8日 同行評審
2019年5月17日 論文擴展摘要最終版收錄入AIAED 2019會議論文集
2019年5月24-25日 AIAED 2019會議
2019年8月26日 《 AI技術(shù)在自適應(yīng)教育中的應(yīng)用現(xiàn)今發(fā)展情況》一書出版
發(fā)布
論文集將在AIAED大會官網(wǎng)發(fā)布并免費提供閱覽，會議已獲得商業(yè)4.0國際許可（CC by-NC 4.0）。
聯(lián)系方式
所有論文相關(guān)的問題，請通過電子郵件發(fā)送至info@AIAED.net。
關(guān)于AIAED Technical program Chair介紹：
1. General Chair: Dr. Tom Mitchell (Carnegie Mellon University)
大會組委會主席：Tom Mitchell教授
機器學習教父、卡耐基梅隆大學教授、計算機系主任
全球公認的機器學習教父，在全球人工智能實力排名第一的卡耐基梅隆大學創(chuàng)辦了人類歷史上的第一個機器學習系并擔任系主任。美國《Machine Learning》雜志、國際機器學習年度會議（ICML）的創(chuàng)始人。他的經(jīng)典著作《機器學習：一種人工智能方法》被認為是行業(yè)圣經(jīng)，銷量驚人。他的學術(shù)論文專著超過130篇，在包括《Science（科學）》、《Nature （自然）》等世界頂級學術(shù)期刊發(fā)表。
2.Technical Program Chair: Dr. Xiangen Hu (University of Memphis)
技術(shù)論壇聯(lián)席主席：胡祥恩博士
美國孟菲斯大學心理學、計算機工程、計算機科學系教授，華中師范大學心理學院院長
美國孟菲斯大學心理學，計算機工程，和計算機科學系教授。智能系統(tǒng)研究所先進學習技術(shù)（ALT）實驗室主任，擔任美國國防部先進分布式學習（ADL）國家實驗室分部主任，主要研究方向為認知數(shù)學模型、人工智能和智能教學、統(tǒng)籌數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計模型等方面。他還組織了2017年AIED大會等大型活動。 胡教授是國家組織部第七批“”學者并兼任華中師范大學心理學院院長。
3.Industry Program Chair: Michael Moe (GSV)
業(yè)界論壇主席：Michael Moe
GSV Capital創(chuàng)始人&CEO，ASU-GSV教育大會聯(lián)合創(chuàng)始人
他是納斯達克上市公司GSV Capital 的創(chuàng)始人和CEO。ASU-GSV教育峰會每年吸引超過4000名參會者和400家公司，入選《紐約時代周刊》“必須參加的會議”榜單。歷屆出席的名人有小布什、奧巴馬總統(tǒng)、比爾蓋茨、人工智能領(lǐng)域?qū)＜褹ndrew Ng教授、喬布斯遺孀Laurene Powell Jobs等。同時投資了AI教育公司Dreambox、Knewton、AltSchool等。（擔任Coursera、Course Hero、Class Dojo等多家知名教育公司的觀察員。）
4.Investor Program Chair: Joleen Liang (Squirrel AI Learning)
投資論壇主席：Joleen Liang
5.AIAED-Youth/AI4K12 Program Chairs:
AIAED-青少年/AI4K12 (AI應(yīng)用于K12)論壇聯(lián)席主席
5.1 Dave Touretzky (Carnegie Mellon University)
卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學系和認知神經(jīng)基礎(chǔ)中心教授
David S. Touretzky是卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學系和認知神經(jīng)基礎(chǔ)中心的研究教授。Touretzky的研究興趣在于人工智能，計算神經(jīng)科學和學習領(lǐng)域。2006年，他被Computing Machinery 協(xié)會評為杰出科學家。他于1978年在羅格斯大學獲得計算機科學學士學位，1984年獲得卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學專業(yè)的碩士學位和博士學位。
5.2 Christina Gardner-McCune 博士
佛羅里達大學助理教授
Gardner-McCune 博士擔任佛羅里達大學助理教授，研究方向重點是整合中學和高中的計算機課程，并設(shè)計了興趣和基于學科的課程以及課后和夏令營計劃，以吸引中學和高中的科學和計算機學生，從而使用擴大計算機和計算機教育研究的參與度。她從雪城大學獲得計算機工程學士學位，并在佐治亞理工學院獲得計算機科學碩士和博士學位，主修軟件工程和學習科學與技術(shù)。
6.Technical Track Chairs:
技術(shù)論壇委員會主席
6.1 Machine Learning/ Deep Learning
機器學習/深度學習技術(shù)論壇聯(lián)席主席
6.1.1 Andy Li博士
美國佛羅里達大學(University of Florida) 電子和計算機工程學院教授
他是國家大學學習基金會（CBL）的創(chuàng)始主任，這是第一個美國國家科學基金深度學習中心。他還是大型智能系統(tǒng)實驗室（Li Lab）的主管。他的研究興趣包括大數(shù)據(jù)，機器學習，深度學習，云計算，智能平臺，HPC以及健康，精準醫(yī)學，CPS /物聯(lián)網(wǎng)，CV，NLP，機器人，基因組學以及科學，工程和商業(yè)的安全和隱私。他在期刊和會議論文集上發(fā)表了100多篇同行評審論文，5本書和4項專利（3名被許可人）。他的團隊創(chuàng)建了許多軟件系統(tǒng)和工具。獲得2010年國家科學基金會職業(yè)獎，2013年互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用獎，2015年NSF I-Corps最佳團隊獎，以及最佳論文獎（IEEE ICMLA 2016，IEEE SECON 2016，ACM CAC 2013和IEEE UbiSafe 2007）。
6.1.2 吳凌飛博士
IBM Watson人工智能實驗室研究員
他的主要研究方向集中在表象學習，推理機器學習，自然語言處理，數(shù)值線性代數(shù)和高性能數(shù)學軟件。他的研究成果已經(jīng)發(fā)表在許多頂級會議和期刊上，包括KDD，ICDM，ICASSP，IEEE等。并擔任一流學術(shù)期刊IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，ACM Transactions on Management Information Systems等的審稿人，還擔任技術(shù)論壇委員會和包括AAI、ICDM、IJCAI等核心學術(shù)會議審稿人。
6.2 Educational Data Mining
教育數(shù)據(jù)挖掘論壇聯(lián)席主席
6.2.1 Elizabeth Owen博士
Learning Data Discovery公司CEO、Age of Learning學習和數(shù)據(jù)科學總監(jiān)
Owen博士是基于游戲的學習分析專家。 在Age of Learning，她專注于通過應(yīng)用機器學習優(yōu)化自適應(yīng)學習系統(tǒng)。 此前，她曾在著名游戲公司Electronic Arts(EA）擔任研究員和數(shù)據(jù)科學家。Owen博士的博士工作基于Games + Learning + Society（GLS）中心，該中心使用基于游戲的教育數(shù)據(jù)挖掘與EA，Zynga和PopCap Games展開合作。 歐文博士在K12教育界有十多年的豐富經(jīng)驗。
6.2.2 Michael Yudelson 博士
美國大學入學考試機構(gòu)ACT Inc.學習方案組高級研究科學家
曾任卡耐基梅隆大學、卡耐基學習(Carnegie Learning)公司研究科學家。他的研究領(lǐng)域包括:認知模型、知識掌握。他獲得了美國匹茲堡大學信息科學博士學位，師從Peter Brusilovsky教授(自適應(yīng)教學領(lǐng)域先驅(qū)之一)。
6.3Multimodal Integrated Behavioral Analysis & Affective Computation
多模態(tài)綜合行為分析與情感計算技術(shù)論壇聯(lián)席主席
6.3.1 Kang Lee博士
加拿大多倫多大學(University of Toronto)應(yīng)用心理學和人類發(fā)展系教授
他的研究領(lǐng)域包括：青少年道德觀念的發(fā)展、面部處理專業(yè)知識的發(fā)展、兒童和成人面部加工的神經(jīng)機制、兒童和成人說謊的神經(jīng)機制。研究孩子如何掌握說謊的概念和道德含義，孩子是否容易上當或者能夠發(fā)現(xiàn)別人的謊言，以及孩子是否可以在各種社交場合中說出令人信服的謊言。他還研究了影響說謊和說實話發(fā)展的認知 - 社會 - 文化因素。此外，通過神經(jīng)科學方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）來檢查兒童和成人的說謊和說話的神經(jīng)生理相關(guān)性。他還使用心理物理學方法來研究兒童和成人如何處理穩(wěn)定和動態(tài)的社交信息。關(guān)注兒童和成人如何感知，編碼和識別不同類型的面部（例如，種族）。還使用了神經(jīng)科學方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）來檢查兒童和成人的面部處理的神經(jīng)生理相關(guān)性。獲得中國國家自然科學基金會頒發(fā)的國家杰出海外學者獎；加拿大創(chuàng)新基金會領(lǐng)導者機會基金獎等多項大獎。
6.3.2盧宇博士
北師大副教授、高精尖中心人工智能實驗室主任
博士畢業(yè)于新加坡國立大學計算機工程專業(yè)，曾在新加坡科研局等國外機構(gòu)長期從事大數(shù)據(jù)分析與人工智能領(lǐng)域的研究，并在Kaggle國際數(shù)據(jù)挖掘競賽上多次取得優(yōu)異成績。在大數(shù)據(jù)分析、人工智能與教育技術(shù)研究領(lǐng)域已發(fā)表20余篇高水平英文論文，包括多篇ACM/IEEE Transctions及國際會議論文（例如ICDM, IJCAI, CIKM, EDBT等）。主持或已完成多項國內(nèi)外科研項目，包括國家自然科學基金、教育部人文社會科學基金等。同時，負責北師大公共服務(wù)智能平臺的數(shù)據(jù)分析研發(fā)工作。其中部分成果及其可視化方案已在平臺上實現(xiàn)，直接服務(wù)于北京市多個區(qū)縣的一線教師與學生，并已申請多項國家發(fā)明專利。
6.4 Natural Language Processing & Semantic Analysis
自然語言處理與語義分析技術(shù)論壇聯(lián)席主席
6.4.1 Arthur Graesser 博士
孟菲斯大學心理系和智能系統(tǒng)研究所教授
研究方向包括：記憶，計算語言學，人工智能，人機交互等 ，在期刊和會議論文集上發(fā)表了600多篇文章，（曾擔任70項研究項目的首席研究員，）他領(lǐng)導的研究項目總金額約4500萬美元，資金主要來自美國國家科學基金會、教育科學研究所等。曾獲得孟菲斯大學首個終生成就獎。主要研究領(lǐng)域涉及認知科學，話語處理和學習科學。 研究方向包括：記憶，計算語言學，人工智能，人機交互等。
6.4.2 吳凌飛博士
IBM Watson人工智能實驗室研究員
他的主要研究方向集中在表象學習，推理機器學習，自然語言處理，數(shù)值線性代數(shù)和高性能數(shù)學軟件。他的研究成果已經(jīng)發(fā)表在許多頂級會議和期刊上，包括KDD，ICDM，ICASSP，IEEE等。并擔任一流學術(shù)期刊IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，ACM Transactions on Management Information Systems等的審稿人，還擔任技術(shù)論壇委員會和包括AAI、ICDM、IJCAI等核心學術(shù)會議審稿人。
6.5 Learning Engineering
學習工程技術(shù)論壇聯(lián)席主席
6.5.1 Ken Koedinger博士
美國卡耐基梅隆大學計算機、心理學系教授、 LearnLab研究室主任
他領(lǐng)導開發(fā)的Cognitive Tutor軟件已應(yīng)用在數(shù)以千計的學校，幫助了大量學生提高成績。他擁有多學科背景，將人類學習和創(chuàng)造教育技術(shù)以提高學生成績的研究目標。他的研究為教育軟件的設(shè)計提供了新的原則和技術(shù)，并產(chǎn)生了關(guān)于學生思考和學習本質(zhì)的基礎(chǔ)認知科學研究成果。 Koedinger指導LearnLab, 該計劃始于美國國家科學基金會10年的資助，現(xiàn)在屬于CMU Simon Initiative的科學部門。 LearnLab建立在認知導師過去的成功基礎(chǔ)之上，這是一種在數(shù)千所學校中使用的在線個性化輔導方法，并且一再被證明可以提高學生的學習成績。他是卡內(nèi)基學習公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司自1998年成立以來，已為數(shù)百萬學生提供基于認知導師的課程。 Koedinger博士撰寫了250多篇同行評審的出版物，并且是超過45項撥款的項目調(diào)查員。
6.5.2 Mingyu Feng博士
WestEd的科學，技術(shù)，工程和數(shù)學（STEM）高級研究員
她目前領(lǐng)導了數(shù)個復雜的跨機構(gòu)研究項目，包括評估在100多個教室中科學項目的有效性。 她是國際教育數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會理事會成員，并擔任EDM 2016的項目聯(lián)合主席，EDM 2019的高級項目委員會成員以及AED 2019的項目委員會成員。封博士擁有在計算機科學博士學位，專注研究智能輔導系統(tǒng)。她的研究興趣是教育技術(shù)的實施和有效性以及教育數(shù)據(jù)分析。
6.6 Self-Improvements in Adaptive Learning Systems
自適應(yīng)學習系統(tǒng)的自我改進技術(shù)論壇主席
6.6.1胡祥恩博士
美國孟菲斯大學心理學、計算機工程、計算機科學系教授，華中師范大學心理學院院長
美國孟菲斯大學心理學，計算機工程，和計算機科學系教授。智能系統(tǒng)研究所先進學習技術(shù)（ALT）實驗室主任，擔任美國國防部先進分布式學習（ADL）國家實驗室分部主任，主要研究方向為認知數(shù)學模型、人工智能和智能教學、統(tǒng)籌數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計模型等方面。他還組織了2017年AIED大會等大型活動。 胡教授是國家組織部第七批“”學者并兼任華中師范大學心理學院院長。
6.7 Standards & Infrastructure: Adaptive Instructional Systems & Federated Machine Learning
標準與基礎(chǔ)設(shè)施：自適應(yīng)教學系統(tǒng)與聯(lián)合機器學習技術(shù)論壇聯(lián)席主席
6.7.1 Robby Robson博士
Eduworks公司CEO、IEEE委員會成員、前IEEE學習技術(shù)標準委員會主席
Robby在學術(shù)界和工業(yè)界有20多年領(lǐng)導研究和開發(fā)項目方面的成功領(lǐng)導經(jīng)驗。在2000至2008年期間，擔任IEEE學習科學標準委員會主席。應(yīng)用領(lǐng)域包括從因子算法和計算語言學到學習管理系統(tǒng)，數(shù)字圖書館和能力管理。自1995年以來，一直致力于新興技術(shù)在學習、教育、培訓和相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。現(xiàn)為能力和技能系統(tǒng)項目的主要研究者（www.cassproject.org），并致力于智能輔導系統(tǒng)以及自然語言處理（NLP）和機器學習的商業(yè)應(yīng)用。
6.7.2 Weijia Xu博士
美國德克薩斯大學奧斯汀分校德克薩斯州高級計算中心(TACC)研究工程師、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計組負責人
他的主要研究重點是大規(guī)模信息管理和分析領(lǐng)域，通過開發(fā)促數(shù)據(jù)到知識轉(zhuǎn)移過程的新方法和應(yīng)用來實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)現(xiàn)。 徐博士在與數(shù)據(jù)庫和分析方法開發(fā)領(lǐng)域的科學家合作方面擁有豐富的經(jīng)驗，發(fā)表了30多篇學術(shù)專著。
提交的論文最終將交由以上來自全球人工智能、心理學、教育學等領(lǐng)域的50多名專家組成的學術(shù)委員會進行評審，機器學習教父Tom Mitchell，美國卡耐基梅隆大學計算機、心理學系教授Ken Koedinger，斯坦福國際研究中心(SRI International) 教育中心主任Marie Bienkowsk、中國科學院心理研究所研究員朱廷劭等人均會以客觀公正的態(tài)度來審閱并作出評價，并將其中優(yōu)秀的論文分享給參會者。這是中國首個在“AI+教育”領(lǐng)域收錄全球技術(shù)論文的會議，從一定程度上代表著全球“AI+教育”從業(yè)者對于中國AI技術(shù)實力的認可。
我們期待一場人工智能智適應(yīng)教育的頂尖學術(shù)討論，我們期待向全世界展現(xiàn)屬于中國的AI技術(shù)實力之光。
附錄：
已確認的2019AIAED學術(shù)委員會組委會成員和評委名單：
Tom Mitchell
機器學習教父、卡耐基梅隆大學教授、計算機系主任
全球公認的機器學習教父，在全球人工智能實力排名第一的卡耐基梅隆大學創(chuàng)辦了人類歷史上的第一個機器學習系并擔任系主任。美國《Machine Learning》雜志、國際機器學習年度會議（ICML）的創(chuàng)始人。他的經(jīng)典著作《機器學習：一種人工智能方法》被認為是行業(yè)圣經(jīng)，銷量驚人。他的學術(shù)論文專著超過130篇，在包括《Science（科學）》、《Nature （自然）》等世界頂級學術(shù)期刊發(fā)表。
Ken Koedinger
美國卡耐基梅隆大學計算機、心理學系教授、 LearnLab研究室主任
他領(lǐng)導開發(fā)的Cognitive Tutor軟件已應(yīng)用在數(shù)以千計的學校，幫助了大量學生提高成績。他擁有多學科背景，將人類學習和創(chuàng)造教育技術(shù)以提高學生成績的研究目標。他的研究為教育軟件的設(shè)計提供了新的原則和技術(shù)，并產(chǎn)生了關(guān)于學生思考和學習本質(zhì)的基礎(chǔ)認知科學研究成果。 Koedinger指導LearnLab, 該計劃始于美國國家科學基金會10年的資助，現(xiàn)在屬于CMU Simon Initiative的科學部門。 LearnLab建立在認知導師過去的成功基礎(chǔ)之上，這是一種在數(shù)千所學校中使用的在線個性化輔導方法，并且一再被證明可以提高學生的學習成績。他是卡內(nèi)基學習公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司自1998年成立以來，已為數(shù)百萬學生提供基于認知導師的課程。 Koedinger博士撰寫了250多篇同行評審的出版物，并且是超過45項撥款的項目調(diào)查員。
Li Deng
Chief AI Officer of Citadel
自2017年5月以來，Deng一直擔任Citadel的首席人工智能官。在加入Citadel之前，2000-2017年間，他是微軟的AI首席科學家，深度學習技術(shù)中心的創(chuàng)始人和微軟的合伙人研究經(jīng)理。在加入微軟之前，他在加拿大滑鐵盧大學擔任全職教授（1989-99）自2000年以來，他一直是西雅圖華盛頓大學的客座教授。他當選為IEEE信號處理協(xié)會理事會成員，并擔任IEEE信號處理雜志和IEEE / ACM音頻，語音和語言處理交易（2008-2014）的主編，并獲得了IEEE SPS Meritorious服務(wù)獎。為了表彰他使用大規(guī)模深度學習語音識別顛覆行業(yè)的開創(chuàng)性工作，他因“自動語音識別和深度學習的杰出貢獻”獲得了2015年IEEE SPS技術(shù)成就獎。他還因人工智能，機器學習，信息檢索，多媒體信號處理，語音處理/識別和人類語言技術(shù)的貢獻而獲得了許多最佳論文和專利獎。他是六本深度學習，語音處理，模式識別和機器學習以及自然語言處理技術(shù)書籍的作者或共同作者。
Marie Bienkowski
斯坦福國際研究中心(SRI International) 教育中心主任
她在教育技術(shù)研究、教育項目和項目評估以及人工智能軟件設(shè)計和開發(fā)方面擁有超過30年的經(jīng)驗。她參與了美國國家科學基金會（NSF）計劃評估，對教育研究制定了廣泛的政策層面觀點。她是斯坦福國際研究院評估NSF學生和教師創(chuàng)新技術(shù)經(jīng)驗（ITEST）計劃的項目主管。并負責美國教育部教育技術(shù)辦公室的多份政策簡報。她是計算機協(xié)會計算機科學教育特別興趣小組（SIGCSE）年會的副主席。她定期審查與計算機科學教育相關(guān)的期刊（例如，ACM的計算機教育交易）并就任教師學院記錄編輯委員會。
Steve Reise
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA )心理系教授、高級定量方法培訓項目聯(lián)合主任
主要研究方向包括潛變量測量模型的應(yīng)用，包括結(jié)構(gòu)方程（SEM）和項目反應(yīng)理論（IRT）以及理論在實際中的應(yīng)用。超過20年潛在變量模型在一般情況下的應(yīng)用以及項目反應(yīng)理論（IRT）模型研究經(jīng)驗。 1998年，Reise因其杰出的多變量實驗研究獲得了Raymond B. Cattell獎，他在2012年出版的關(guān)于“重新發(fā)現(xiàn)bifactor模型”的多變量行為研究中被授予“年度優(yōu)秀論文獎” 。 發(fā)表超過100種評論出版物，包括兩篇年度評論章節(jié)，兩份APA手冊，一些主要期刊如心理評估和心理學方法。
Andy Li
美國佛羅里達大學(University of Florida) 電子和計算機工程學院教授
他是國家大學學習基金會（CBL）的創(chuàng)始主任，這是第一個美國國家科學基金深度學習中心。他還是大型智能系統(tǒng)實驗室（Li Lab）的主管。他的研究興趣包括大數(shù)據(jù)，機器學習，深度學習，云計算，智能平臺，HPC以及健康，精準醫(yī)學，CPS /物聯(lián)網(wǎng)，CV，NLP，機器人，基因組學以及科學，工程和商業(yè)的安全和隱私。他在期刊和會議論文集上發(fā)表了100多篇同行評審論文，5本書和4項專利（3名被許可人）。他的團隊創(chuàng)建了許多軟件系統(tǒng)和工具。獲得2010年國家科學基金會職業(yè)獎，2013年互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用獎，2015年NSF I-Corps最佳團隊獎，以及最佳論文獎（IEEE ICMLA 2016，IEEE SECON 2016，ACM CAC 2013和IEEE UbiSafe 2007）。
Li Cai
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA ) 教育學院和心理學院教授、美國國家評估、標準和學生測試研究中心(CRESST)聯(lián)合主任
他的研究方向包括：心理測試、潛變量模型、項目反應(yīng)理論、非線性模型、統(tǒng)計計算。獲得多項學術(shù)獎項：2007年ETS，Gulliksen心理測量研究獎學金、2009年AERA，杰出量化論文獎、2010年NCME，Brenda H. Loyd杰出論文獎、2011 APA，Anne Anastasi早期職業(yè)獎、2011年多元實驗心理學會當選成員、2012年多變量實驗心理學會，Cattell早期職業(yè)獎、2012年科學家和工程師的總統(tǒng)早期職業(yè)獎并發(fā)表多篇學術(shù)論文“Generalized full-information item bifactor analysis”、“Metropolis-Hastings Robbins-Monro algorithm for confirmatory item factor analysis”等。
胡祥恩
美國孟菲斯大學心理學、計算機工程、計算機科學系教授，華中師范大學心理學院院長
美國孟菲斯大學心理學，計算機工程，和計算機科學系教授。智能系統(tǒng)研究所先進學習技術(shù)（ALT）實驗室主任，擔任美國國防部先進分布式學習（ADL）國家實驗室分部主任，主要研究方向為認知數(shù)學模型、人工智能和智能教學、統(tǒng)籌數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計模型等方面。他還組織了2017年AIED大會等大型活動。 胡教授是國家組織部第七批“”學者并兼任華中師范大學心理學院院長。
Kang Lee
加拿大多倫多大學(University of Toronto)應(yīng)用心理學和人類發(fā)展系教授
他的研究領(lǐng)域包括：青少年道德觀念的發(fā)展、面部處理專業(yè)知識的發(fā)展、兒童和成人面部加工的神經(jīng)機制、兒童和成人說謊的神經(jīng)機制。研究孩子如何掌握說謊的概念和道德含義，孩子是否容易上當或者能夠發(fā)現(xiàn)別人的謊言，以及孩子是否可以在各種社交場合中說出令人信服的謊言。他還研究了影響說謊和說實話發(fā)展的認知 - 社會 - 文化因素。此外，通過神經(jīng)科學方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）來檢查兒童和成人的說謊和說話的神經(jīng)生理相關(guān)性。他還使用心理物理學方法來研究兒童和成人如何處理穩(wěn)定和動態(tài)的社交信息。關(guān)注兒童和成人如何感知，編碼和識別不同類型的面部（例如，種族）。還使用了神經(jīng)科學方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）來檢查兒童和成人的面部處理的神經(jīng)生理相關(guān)性。獲得中國國家自然科學基金會頒發(fā)的國家杰出海外學者獎；加拿大創(chuàng)新基金會領(lǐng)導者機會基金獎等多項大獎。
Lin Zhou
IBM Watson Education項目總監(jiān)
Zhou博士在IBM擔任多個重要領(lǐng)導職位。 他負責管理北美，亞洲和歐洲的跨職能團隊（研發(fā)，業(yè)務(wù)開發(fā)和工程）。 Lin是一名發(fā)明大師，并入選IBM的行業(yè)學院。 目前，他是IBM Watson Education的項目總監(jiān)。 Lin是公司內(nèi)部“認知教育初創(chuàng)公司”孵化的重要人物，管理IBM教育解決方案的全生命周期，并將其發(fā)展為Watson Education業(yè)務(wù)部門的關(guān)鍵。 他定義了跨全球各部門的技術(shù)戰(zhàn)略，并領(lǐng)導人工智能的研發(fā)，以幫助學生獲得卓越的學生體驗。
Tony Xiaohua Hu
美國德雷塞爾大學(Drexel University) 計算機和信息學院教授、計算與信息學院數(shù)據(jù)挖掘與生物信息學實驗室創(chuàng)始主任、 IEEE Big Data Conference主席
視覺和決策信息學（NSF CVDI），IEEE計算機學會生物信息學和生物醫(yī)學指導委員會主席以及IEEE計算機學會大數(shù)據(jù)指導委員會主席的NSF中心（I / U CRC）的創(chuàng)始聯(lián)合主任。他于2006年創(chuàng)立了國際數(shù)據(jù)挖掘和生物信息學期刊（SCI索引）。此前，他曾在世界領(lǐng)先的研發(fā)中心擔任研究科學家，如北電研究中心和Verizon實驗室（前GTE實驗室）。 2001年，他在加利福尼亞州硅谷創(chuàng)立了DMW軟件。研究領(lǐng)域包括大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)/文本/網(wǎng)絡(luò)挖掘、生物信息學、信息檢索和信息提取、社交網(wǎng)絡(luò)分析、醫(yī)療信息學。他在各種著名期刊、會議和書籍中發(fā)表了270多篇同行評審的研究論文，他獲得了許多著名獎項，包括2005年國家科學基金會（NSF）職業(yè)獎、2007年國際人工智能會議最佳論文獎、2004年IEEE生物信息學和計算生物學計算智能研討會最佳論文獎等。
Robby Robson博士
Eduworks公司CEO、IEEE委員會成員、前IEEE學習技術(shù)標準委員會主席
Robby在學術(shù)界和工業(yè)界有20多年領(lǐng)導研究和開發(fā)項目方面的成功領(lǐng)導經(jīng)驗。在2000至2008年期間，擔任IEEE學習科學標準委員會主席。應(yīng)用領(lǐng)域包括從因子算法和計算語言學到學習管理系統(tǒng)，數(shù)字圖書館和能力管理。自1995年以來，一直致力于新興技術(shù)在學習、教育、培訓和相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用?，F(xiàn)為能力和技能系統(tǒng)項目的主要研究者（www.cassproject.org），并致力于智能輔導系統(tǒng)以及自然語言處理（NLP）和機器學習的商業(yè)應(yīng)用。
黃榮懷
北京師范大學教授、長江學者
主要從事智慧學習環(huán)境、教育技術(shù)、知識工程、技術(shù)支持的創(chuàng)新教學模式等領(lǐng)域研究?，F(xiàn)任北京師范大學智慧學習研究院院長、互聯(lián)網(wǎng)教育智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室主任、聯(lián)合國教科文組織國際農(nóng)村教育研究與培訓中心主任。目前擔任國家教材委員會科學學科專家委員會委員、教育部高等學校教育技術(shù)學專業(yè)教學指導委員會副主任、教育部教育信息化專家組成員、中國教育技術(shù)協(xié)會副會長、中國教育裝備行業(yè)協(xié)會副會長、全球華人計算機應(yīng)用學會（GSECE）執(zhí)行委員、國際智慧學習環(huán)境協(xié)會主席、國際期刊 Smart Learning Environment（Springer出版）主編、國際期刊 Journal of Computers in Education（Springer出版）主編等。曾獲國家精品課程、國家精品資源共享課、國家規(guī)劃教材、國家教學成果獎、北京市優(yōu)秀教學團隊、北京市教學名師、北京市優(yōu)秀教師等。承擔國家、省部級等橫向縱向課題100余項，現(xiàn)已發(fā)表學術(shù)論文近400篇，出版著作、雜志40余本。
王偉軍
華中師范大學青少年網(wǎng)絡(luò)心理與行為教育部重點實驗室常務(wù)副主任、華中師范大學信息管理學院教授、博士生導師，2007年“教育部新世紀人才支持計劃”入選者，湖北省自然科學基金“基于云計算的知識集成與服務(wù)研究”創(chuàng)新群體負責人，華中師范大學青少年網(wǎng)絡(luò)心理與行為教育部重點實驗室副主任，湖北省電子商務(wù)實驗室教學示范中心主任。
長期從事信息系統(tǒng)與電子商務(wù)方面的教學與研究，先后主持國家自然科學基金項目3項、國家社會科學基金項目1項，作為子課題負責人參加國家社會科學基金重大招標項目3項和教育部高等學校學科創(chuàng)新引智計劃等多個項目；是國家雙語教學示范課程“電子商務(wù)”（2009年）負責人、國家網(wǎng)絡(luò)教育精品課程“電子商務(wù)概論”（2009年）負責人、國家精品資源共享課程“電子商務(wù)概論”（2012年）負責人，國家電子商務(wù)管理優(yōu)秀教學團隊（2010年）第二責任人，國家來華留學英語授課品牌課程（2013年）負責人；出版著作3部，教材4部，公開發(fā)表中英文重要學術(shù)論文90余篇，先后獲得省部級優(yōu)秀成果獎一等獎1項、三等獎2項。潛心研究性教學，注重指導學生全面發(fā)展，多次獲得湖北省優(yōu)秀（博士、碩士和學士）論文指導老師稱號，先后指導6名優(yōu)秀博雅計劃生被保送到北京大學、華中科技大學、中國人民大學和國外名校讀研。
余新國
華中師范大學國家數(shù)字化學習工程技術(shù)研究中心，副主任、教授、楚天學者、博士導師，兼任華師伍倫貢聯(lián)合研究院院長。
長期以來從事視頻分析、計算機視覺、人機交互、多媒體技術(shù)等方面的研究，其研究成果獲得國內(nèi)外專家的廣泛引用，比如其中一篇被引用了160多次?，F(xiàn)已在國內(nèi)外權(quán)威雜志和知名的國際會議上發(fā)表了論文80多篇，其中第一作者的論文有40多篇。獲得了7項國際專利，兩項國內(nèi)專利。是IEEE和ACM Senior Member，擔任國際著名雜志IEEE Transactions on Multimedia、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Image Processing、Computer Vision and Image Understanding、Journal of Visual Communication and Image Representation、Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters等的審稿人。擔任多個國際會議的程序委員會成員。目前的主要研究方向有：圖像視頻處理與分析、視頻事件檢測、教育人機交互、智能教育系統(tǒng)、自動解答、教育機器人、智化教育。
張敏靈
東南大學計算機科學與工程學院教授、博士生導師
2007年于南京大學計算機科學與技術(shù)系獲博士學位，現(xiàn)任東南大學計算機網(wǎng)絡(luò)和信息集成教育部重點實驗室副主任。自2001年起長期從事機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的研究工作，已發(fā)表學術(shù)論文40余篇，部分工作發(fā)表在領(lǐng)域內(nèi)重要國際期刊，如《IEEE Trans. PAMI》、《IEEE Trans. KDE》、《IEEE Trans. SMC-B》等，以及領(lǐng)域內(nèi)重要國際會議，如IJCAI、KDD、AAAI等。申請人相關(guān)論文他引3800余次（單篇最高逾900次），論文工作得到國際同行一定程度的關(guān)注與好評，部分成果被國際同行在論文中稱為“state-of-the-art”、“popular”、“attracted significant attention”等?，F(xiàn)為《Frontiers of Computer Science》、《軟件學報》編委，《Machine Learning》等期刊客座編輯，應(yīng)邀擔任亞太人工智能國際會議（PRICAI’16）程序委員會主席、AAAI’17、ICDM’16、IJCAI’15等重要國際會議領(lǐng)域主席/高級程序委員10余次?，F(xiàn)任中國計算機學會人工智能與模式識別專委會常務(wù)委員、中國人工智能學會機器學習專委會秘書長等。2012年獲得國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金，2015年入選教育部“長江學者獎勵計劃”青年學者。
盧宇
北師大教育學部副教授，高精尖中心人工智能實驗室主任
研究領(lǐng)域：教育數(shù)據(jù)挖掘，學習分析，普適計算，人工智能及其教育應(yīng)用。博士畢業(yè)于新加坡國立大學計算機工程專業(yè)，曾在新加坡科研局等國外機構(gòu)長期從事大數(shù)據(jù)分析與人工智能領(lǐng)域的研究，并在Kaggle國際數(shù)據(jù)挖掘競賽上多次取得優(yōu)異成績。在大數(shù)據(jù)分析、人工智能與教育技術(shù)研究領(lǐng)域已發(fā)表20余篇高水平英文論文，包括多篇ACM/IEEE Transctions及國際會議論文（例如ICDM, IJCAI, CIKM, EDBT等）。主持或已完成多項國內(nèi)外科研項目，包括國家自然科學基金、教育部人文社會科學基金等。同時，負責北師大公共服務(wù)智能平臺的數(shù)據(jù)分析研發(fā)工作。其中部分成果及其可視化方案已在平臺上實現(xiàn)，直接服務(wù)于北京市多個區(qū)縣的一線教師與學生，并已申請多項國家發(fā)明專利。
朱廷劭
中國科學院心理研究所研究員、博士生導師，并入選中國科學院“百人計劃”
朱廷劭博士的研究工作涉及機器學習、漢語文語轉(zhuǎn)換以及網(wǎng)絡(luò)行為心理研究等多個領(lǐng)域，并取得創(chuàng)新性成果。他首次提出利用數(shù)據(jù)挖掘進行漢語韻律規(guī)則的學習，并應(yīng)用于漢語兩字詞和句子的韻律規(guī)則學習，取得較好的學習效果。他提出的利用機器學習的方法訓練用戶的瀏覽行為模型，有關(guān)的論文獲得第九屆國際用戶模型大會的最佳學生論文。他開展的網(wǎng)絡(luò)行為心理研究，從網(wǎng)絡(luò)行為的分析實現(xiàn)對用戶人格、心理健康以及社會態(tài)度的感知，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)群體心理的預警預報和有效干預。到目前為止，朱廷劭博士在國內(nèi)外權(quán)威雜志和知名國際會議發(fā)表論文已發(fā)表學術(shù)論文50余篇。1993年獲得南京航空航天大學工學學士學位，1996年和1999年分別獲得中國科學院計算技術(shù)研究所碩士學位和博士學位，隨后進入加拿大University of Alberta繼續(xù)深造，于2005年獲得加拿大University of Alberta博士學位。
曹東璞
加拿大滑鐵盧大學(University of Waterloo)認知自動駕駛（CogDrive）實驗室主任、機械和機電工程系的副教授
曹教授在車輛動力學/控制，駕駛員認知，駕駛員自動化協(xié)作，自動駕駛和認知自動駕駛等領(lǐng)域發(fā)表了180多篇論文和2本書。于2012年獲得SAE Arch T. Colwell優(yōu)異獎，并獲得ASME和IEEE會議頒發(fā)的三項最佳論文獎。曹教授領(lǐng)導的研究聯(lián)團隊進行3級自動駕駛研究。并在2015年至2017年間與捷豹路虎和倫敦大學學院認知神經(jīng)科學研究所密切合作。曹教授是SAE車輛動力學標準委員會的成員，也是IEEE ITSS合作駕駛技術(shù)委員會的聯(lián)合主席。曹教授是IEEE IV 2018的項目聯(lián)合主席。
張坤
美國卡耐基梅隆大學(Carnegie Mellon University) 副教授
他在卡耐基梅隆大學哲學系及機器學習系任教。 他的研究領(lǐng)域包括機器學習和人工智能，特別是在因果發(fā)現(xiàn)和基于因果關(guān)系的學習。 基于各種數(shù)據(jù)，他開發(fā)了自動因果發(fā)現(xiàn)的方法并研究學習問題，包括轉(zhuǎn)移學習和從因果觀點深入學習，和研究因果關(guān)系與機器學習的哲學基礎(chǔ)。 他的研究也包括神經(jīng)科學、計算金融和氣候分析的應(yīng)用方面。任世界頂級AI會議NIPS、ACML、AAAI的區(qū)域主席。多篇學術(shù)著作：“Multi-Domain Causal Structure Learning in Linear Systems,” “Generalized Score Functions for Causal Discovery” 在世界頂級會議NIPS、SIGKDD發(fā)表。
馬文超
美國阿拉巴馬大學(University of Alabama)教育研究副教授
他的研究興趣包括心理測量學和教育測量，特別是認知診斷建模和項目反應(yīng)理論。 他目前的研究重點是開發(fā)心理測量模型和改進可用于診斷評估的統(tǒng)計程序并將尖端的心理測量技術(shù)應(yīng)用到實踐中。于美國羅格斯大學取得教育數(shù)據(jù)和測量博士學位。
沈俊
澳大利亞臥龍崗大學(University of Wollongong Australia) 工程與信息科學學院
計算機與信息技術(shù)學院副教授
研究領(lǐng)域包括：模式識別與數(shù)據(jù)挖掘、組織信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、教育技術(shù)與計算、知識表達和機器學習等。他的具體研究內(nèi)容包括計算智能在電子學習、生物信息學、環(huán)境問題、運輸系統(tǒng)等方面的創(chuàng)新解決方案；云和大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域包括物理模擬、電子醫(yī)療、先進制造和業(yè)務(wù)IS / IT系統(tǒng)等方面的應(yīng)用。主要發(fā)表生物啟發(fā)式算法優(yōu)化方面的著作。2012年獲得由IEEE教育協(xié)會授予的杰出領(lǐng)導獎。
朱飛達
新加坡管理大學(Singapore Management University) 信息系統(tǒng)學院助理教授
他的研究興趣包括基于大規(guī)模的基于約束的順序研究，圖模式挖掘和信息/社交網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、管理信息系統(tǒng)、商業(yè)智能和生物信息學。 并憑借他的理論計算機科學背景，也致力于在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的實際問題的算法設(shè)計和復雜性分析的研究。任2014年DASFAA會議的組委會主席、2013年SNAKDD項目聯(lián)席主席等。于美國伊利諾伊香檳大學取得計算機博士學位。
Bo-Cheng Kuo
臺灣大學心理學副教授
他的研究領(lǐng)域包括實驗和認知心理、認知腦科學，包括記憶、執(zhí)行功能、功能性鏈接等。發(fā)表多篇學術(shù)論文包括：“Selection History Modulates Working Memory Capacity”、“Efficacy of Attentional Modulation of Visual Activity in Visual Short-Term Memory”、“The Neural Dynamics of Fronto-Parietal Networks in Childhood Revealed using Magnetoencephalography”、“Age Group and Individual Differences in Attentional Orienting Dissociate Neural Mechanisms of Encoding and Maintenance in Visual STM”等。
Andy Song
澳大利亞皇家墨爾本理工大學(RMIT University)計算機和信息技術(shù)學院高級講師
他的研究領(lǐng)域包括機器學習、多智能體環(huán)境中的學習、進化學習和優(yōu)化，尤其是復雜的現(xiàn)實問題，如行業(yè)優(yōu)化，紋理分析，運動檢測，時間序列分析和智能交通系統(tǒng)中的AI應(yīng)用。他與行業(yè)合作伙伴廣泛合作，建立了集機器智能，移動計算和人群感知于一體的尖端技術(shù)，使運輸，物流和倉儲行業(yè)受益。他是Digital Futures Fund資助的倉庫優(yōu)化項目的首席研究員，也是一系列研發(fā)項目的主要研究人員。他是世界上最頂級的AI會議——IJCAI'17的地區(qū)聯(lián)合主席，也是OECD論壇的合作伙伴。自2015年以來，他一直是B20特別工作組成員，為年度G20峰會提供政策建議。
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