2018年12月4日下午，学院举行了机器学习专题学术报告，李玺教授和浙江大学张鹿鸣教授分别做了《AI驱动视觉模型设计和应用》和《生物启发的图像质量建模》的学术报告。本次专题学术报告会由执行院长梁荣华教授主持。

报告会上，李玺教授指出如何进行人工智能驱动的视觉计算是当今知识经济时代亟待解决的核心技术问题。之后围绕数据驱动的人工智能学习方法，从目标视觉感知特性、视觉特征表达、深度学习器构建机制、高层语义理解等多维度视角进行了深入剖析，并引入了大规模视觉特征学习所涉及的主要研究问题和技术方法。然后系统地回顾了视觉特征表达和学习领域的不同发展阶段，介绍了近年来我们利用视觉特征学习进行视觉语义分析和理解所做的一系列代表性的研究工作及其实际应用。最后和大家一起探讨了涉及视觉特征学习所面临的一些问题和难题。

张鹿鸣教授指出传统照片质量评估中存在的语义内容的弱化作用比照片美学中的低级视觉特征重要许多倍、在照片美学评价中难以最佳融合低级和高级视觉线索、在现有模型中缺少顺序观察路径等三个缺点，据此提出了模仿人类在照片中顺序感知视觉/语义显着区域方式的新的生物启发描述符，使用弱监督学习范例将局部描述符投影到低维语义空间中，提出了一种稀疏度约束排序算法，无缝集成了低级别和高级别的视觉提示。之后通过编码和训练获得了更贴近真人的顺序观察路径和更优的照片质量。最后，张鹿鸣教授和大家一起探讨了生物启发描述符研究的必要性和发展趋势。

    李玺教授和张鹿鸣教授的精彩报告让在场的师生对机器学习在视觉计算和图像质量评估等方面有了更深入的认识。报告会后，李玺教授和张鹿鸣教授与参会师生就大家关心的学术问题进行了充分讨论，如数据样本真实性验证问题，如何获取自己需要的数据，由类似仪器带来的图像数据不一致问题，并耐心地回答了大家的提问。报告会现场气氛热烈，在场的老师和学生认真听取报告，进一步开阔了学术视野，增进了与国内机器学习顶尖学者之间的学术交流。