近距离接触类脑计算，看脑机接口如何走向脑机融合|CCF-ADL 新课报名中

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雷锋。(公开号码:雷锋。7月28日至7月30日，由中国计算机联合会主办的第81届高级学科前沿研讨会将在北京举行。本期的主题是“类脑计算”，旨在帮助学生快速了解类脑计算的原理和技术，了解各学科的热门话题和应用方法，拓宽他们的科研视野，增强学术交流和实践能力。雷锋。com作为独家合作媒体，将全程报道。与此同时，人工智能大规模开放在线课程学院获得了本次研讨会的独家在线视频版权。不能当场上课的学生应该点击右边的超链接:mooc.ai

什么是像计算一样的大脑？

类脑计算是指模拟、模拟和学习大脑生理结构和信息处理过程的设备、模型和方法。它的目标是制造类似大脑的计算机和类似大脑的智能。相关研究已经有20多年的历史了。与经典的人工智能象征主义、联结主义、行为主义和机器学习统计主义不同，类脑计算采用仿真主义:结构层模仿大脑(不是冯·诺依曼架构)，设备层接近大脑(神经形态设备取代晶体管)，智能层超越大脑(主要依靠自主学习和训练，而不是手工编程)。

本次ccf学科前沿研讨会“类脑计算”邀请了国内顶尖大学的7位学术专家，从模拟生物神经元和突触的神经形态学器件、神经网络芯片、类脑计算模型及应用等方面介绍了国内外的研究进展，并探讨了相关技术的未来发展趋势。

讲座概述

学术讲座1:类似大脑的计算——从想法到实践；北京大学教授黄铁军

学术讲座2:类脑智能:从大脑灵感到一般智能探索；中国科学院自动化研究所研究员曾毅

学术讲座3:从脑-机接口到脑-机融合；浙江大学教授潘刚

学术讲座4:神经形态认知计算；唐华金，四川大学教授

学术讲座5:深度学习处理器；中国科学院计算技术研究所研究员陈

学术讲座6:类脑神经形态学计算芯片；石，清华大学教授

学术讲座7:计算神经科学——连接脑科学和类似大脑的计算的桥梁；伍肆，北京师范大学教授

除了在三天内听了七场学术丹尼尔的专题讲座外，工作坊还为前来现场听课的小伙伴们准备了开学典礼和毕业典礼，不仅有机会与各位崇拜的教授们合影留念，还得到了教授们的学术鼓励和指导。在讲座中间，会穿插一些交流和讨论，你可以当场回答问题。

关于ccf-adl

Ccf-adl，即中国计算机联合会前沿研讨会(简称adl)，是由中国计算机联合会Ccf主办的一系列高端学术和技术品牌活动，每年举办10次，每次持续2-3天。每期都聚焦于某一领域的某一主题，邀请资深专家或在该主题前沿工作的专家进行演讲和组织讨论。这种类似大脑的计算是2017年的第五期。

2017年，ccf-adl的10个类别安排如下:

学术嘉宾介绍了北京大学计算机科学与技术系主任、信息科学与技术学院教授、国家数字视频编解码技术工程实验室副主任黄铁军。他的主要研究领域是视觉信息处理和神经形态学计算。杰出教授，教育部长江学者，国家杰出青年科学基金获得者。基督教儿童基金杰出成员，特别委员会工作委员会执行成员。1998年获华中科技大学模式识别与智能系统博士学位，两次获国家科技进步二等奖，五次获省部级一等奖，获中国科协杰出青年成果转化奖。

研究员曾毅，中国科学院自动化研究所脑智能研究中心副主任，中瑞数据驱动神经科学联合实验室副主任，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干，中国科学院博士后教授。他的主要研究兴趣是:类脑认知计算建模、类脑学习理论、类脑智能机器人系统等。曾任国际期刊《认知系统研究》(Elsevier)和《计算认知科学》(springer)的副主编。

浙江大学计算机科学学院教授、博士生导师、中国计算机科学与工程学会青年科学家奖计算机系统研究所副所长潘刚入选教育部新世纪优秀人才支持计划。他的主要研究兴趣是计算机视觉、普适计算、类脑和脑机融合智能等。他发表了100多篇论文(包括ieee tpami、tnnls、acm计算调查和其他国际权威会议，如cvpr、iccv、ijcai、ubicomp)，并授权了25项发明专利。他曾4次获得国际会议最佳论文奖，包括ubicomp'16最佳论文奖和ubicomp'15荣誉论文奖。相关成果入选2016年中国高校十大科技进步，获得国家科技进步奖二等奖(第二名)和教育部科技进步一等奖(第二名)。目前，他是ieee系统杂志、acm imwut和中国电子杂志的编辑委员会成员。

唐华金，博士，四川大学计算机学院教授、博士生导师，类脑计算研究中心主任，入选国家青年千人计划。他的主要研究兴趣是神经形态计算和认知机器人。目前，他是几个国际期刊的副主编，包括IEEE trans。神经网络和学习系统。认知和发展系统，以及神经生物工程前沿。荣获2016年ieee tnnls优秀论文奖。2017年，斯普林格出版了英文专著《神经病理性认知系统:以学习和记忆为中心的方法》。

陈，研究员，博士生导师，中国科学院计算技术研究所未来计算实验室主任。他的主要研究兴趣是智能处理器。在此之前，他从事国内处理器的研究和开发已有十多年，并负责或参与了许多龙芯处理器的设计。他在学术会议和期刊上发表了90篇论文，包括isca、isscc、hpca、micro、asplos、icse、ijcai、hot chips、fpga、ieee micro和8 ieee/acm trans。陈芸茜获得了中国青年科技奖、首届国家自然科学基金“杰出青年基金”、首届国家万人计划“青年拔尖人才”、中国计算机联合会青年科学家奖和中国科学院青年人才奖。作为负责人，他带领研究团队，荣获中国“青年文明”和中央国家机关“青年文明”称号。由于他对深度学习处理器的开创性贡献，他被麻省理工学院技术评论评选为2015年全球35位杰出青年创新者之一，并多次获得CCF级会议的最佳/最高分论文。

石，清华大学教授，全国千人杰出教授，清华大学类脑计算中心主任，国家光盘工程研究中心主任，国际光学工程学会会员。他的研究领域包括大脑计算、智能仪器、信息存储、集成光电子学、纳米科学和技术等。1996年8月至2013年3月，他是新加坡科学院数据存储研究所的高级科学家，也是新加坡科学院人工认知记忆实验室的主任。2013年3月，他全职加入清华大学，成立了“类脑计算中心”，从基础理论、芯片、软件、系统和应用等方面研究类脑计算。他曾担任许多国际会议的主席。他发表了200多篇学术论文(包括科学、自然光子学、物理评论)，并于2004年获得新加坡国家科学技术奖。

伍肆，北京师范大学脑与认知科学学院教授，认知神经科学与学习国家重点实验室副主任，idg/mcgovern脑科学研究所研究员。他的主要研究兴趣是计算神经科学，特别是神经信息处理的基本原理和模型。目前，他是计算神经科学前沿的主编和自动化学会生物控制和生物医学工程专业委员会主任。

除了在本次“地址:中国科学院计算技术研究所一楼报告厅(海淀区中国科学院南路6号)”研讨班进行线下招生外，雷海量开放在线课程学院(mooc.ai)和ccf还联合推出了本课程的在线视频版。对本次活动感兴趣的学生不仅可以在线观看本课程，还可以反复播放课程内容。因此，即使你不必到达现场，你也可以聆听大奶牛的精彩分享。

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