10月15日下午，自动化所举办深度学习专题报告会，邀请百度深度研究院常务副院长余凯博士介绍百度近年在深度学习方面的进展。

    报告中，余博士首先介绍了Deep Learing的发展概况，大致经历了“十年前的轰动一时到十年的沉睡到现如今的复苏”历程，并分析了其中的原因；其次，介绍了Deep Learing的分层思想及结构，及其与人类大脑学习的共同点。余凯博士认为，当前人工智能的新范式是：大数据+深度学习，自2012年夏天百度投入深度学习研发以来，通过用GPU提升计算效率、处理海量训练数据，在语音识别、OCR识别、人脸识别、图像搜索等领域取得巨大提升，到目前，百度已有超过8项技术在产品上线。最后，余凯博士认为深度学习的关键技术有待在以下方面取得突破：第一，大规模海量数据并行训练平台；第二，对于结构和非结构数据的深度学习建模技术；第三，对于语言、语义、知识的建模、学习、表示、集成；第四，线上模型压缩加速技术；第五，依赖于高性能计算，大脑认知机理等领域的发展。 

    余凯博士2004年从德国慕尼黑大学获得计算机博士学位，拥有12年在欧洲和美国的工业界经历，一直从事核心技术研发和团队管理。他是机器学习、计算机视觉、信息检索，和数据挖掘等人工智能领域的知名专家，发表70多篇高质量的论文，被引用超过4000次，H-index为31，曾获得第30届机器学习国际会议(ICML)的最佳论文奖银奖。加盟百度前，余凯博士在美国NEC研究院担任Media Analytics部门主管(Department Head)，领导团队在机器学习、图像识别、多媒体检索、视频监控，以及数据挖掘和人机交互等方面的产品技术研发。此前他曾在西门子公司的数据挖掘部门任高级研究员(Senior Research Scientist)。此前，他还曾在微软亚洲研究院实习，从事图像检索方面的研究。