科学研究
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机器学习理论实验室
机器学习是实现大数据智能、跨媒体智能、群体智能和脑智能等多项人工智能目标的关键性技术。近些年随着深度学习的兴起，机器学习的有效性有较大的提高并在实际应用中大放光彩。然而，传统的机器学习理论及由此发展起来的算法有很大的局限性，如过分依赖高质量标注数据、可解释性差、推理能力弱、对新环境新问题的泛化能力差、鲁棒性差、容易被攻击等问题，这些方面将是机器学习理论实验室重点研究方向。
机器博弈关键技术及应用
李厚强
教授
研究方向： 计算机视觉与模式识别、视频编码与通信和人工智能与机器博弈。
基于普适心理计算的认知障碍诊疗与认知增强研究与应用
汪萌
教授
研究方向： 多媒体信息处理、模式识别、数据挖掘。
