圖4 Pearl的3層因果關系Fig. 4 Pearl's three layers of casual relationship加州大學洛杉磯分校朱崧純[15]對人工智能從現狀、任務到構架與統一進行了系統的闡述。他將人工智能學科分為6個方向：計算機視覺、自然語言理解與交流、認知與推理和機器人學、博弈與倫理和機器學習。...
實驗室旨在進行世界一流的人工智能、機器學習以及深度學習領域的研究創新，為大數據研究院其他核心項目與研究中心提供相關的技術支持，以及在北京大學和大數據研究院進行相關教學科研，來培養一流的人工智能方面的人才。 實驗室的主要研究內容包括：深度學習、強化學習、貝葉斯方法、大規模優化算法、機器學習建模理論等，也涵蓋機器學習在各個領域的應用，如計算機視覺、自然語言、智能交通以及醫學影像等。 ...
隱私保護的機器學習方法針對主流機器學習問題，結合安全多方計算、全同態加密、零知識證明等方法構建具備實用性的可信機器學習環境。發展隱私保護協同訓練和預測方法，發展加密和隱私計算環境的特征聚類、查詢和多模型匯聚方法，發展加密跨域遷移學習方法，發展面向對抗樣本、后門等分析、攻擊、防御和修復方法，研究機器學習框架對模型干擾、破壞和控制方法，發展可控精度的隱私計算方法。5....
目前，人工智能已經與機器人技術相結合，創造出能夠與現實世界互動的自主系統，并用于預測病毒的傳播、監測感染率、追蹤接觸者，以及告知重新開放的政策等；疫情還加速了聊天機器人等數字輔助手段的廣泛使用，無論是在醫療保健還是銀行業務中；研究人員還在利用機器學習識別病毒種類，以便及時發現疾病。 ...
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