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陶大程 编辑
陶大程,澳大利亚科学院院士、欧洲科学院外籍院士,中国科学技术大学工学学士、香港中文大学哲学硕士、英国伦敦大学哲学博士。毕业后,陶大程先后在中国香港理工大学计算学系担任助理教授,新加坡南洋理工大学担任南洋助理教授,澳大利亚悉尼科技大学工程与信息技术学院担任教授,悉尼大学担任教授、Peter Nicol Russell讲席教授、澳大利亚桂冠教授。2014年工程类、2015年工程类和计算机科学类、2016年工程类和计算机科学类学者。发表的论文在谷歌学术搜索上被引用6万余次,陶大程在谷歌学术搜索上的H指数为132+,埃尔德什数为3。陶大程现任京东探索研究院首任院长,清华大学智能产业研究院(AIR)担任卓越访问教授、中国科学技术大学大师讲席教授、悉尼大学数字科学研究所顾问及首席科学家。陶大程教授是人工智能和信息科学领域国际知名学者,2015、2020年两度荣获澳大利亚尤里卡(Eureka)奖,2016年荣获科技部自然科学奖二等奖,2018年荣获IEEE ICDM研究贡献奖,2021年荣获IEEE计算机协会Edward J. McCluskey技术成就奖。2018年5月22日,当选澳大利亚科学院院士。2021年7月9日,中国信通院在中国人工智能产业发展联盟发起正式成立人工智能治理与可信委员会,陶大程正式受聘担任专家委副主任。
中文名:陶大程
外文名:Dacheng Tao
毕业院校:中国科学技术大学、香港中文大学、英国伦敦大学
职业:科学家
主要成就:澳大利亚尤里卡(Eureka)奖获得者澳大利亚科学院院士欧洲科学院外籍院士
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陶大程" src="https://bkimg.cdn.bcebos.com/pic/377adab44aed2e738bd4a4816751b68b87d6277f4c47?x-bce-process=image/format,f_auto/resize,m_lfit,limit_1,h_336"/> 陶大程
陶大程, 2012年获图像与视觉计算优秀青年学者荣誉奖 ,2015年获澳大利亚计算机协会数字技术颠覆者奖(ACS Digital Disruptors Award) ,2015年获悉尼科技大学校长奖章, 2016年获科技部自然科学奖二等奖、 2020年获悉尼大学校长奖-研究贡献奖、 2015/2020两度荣获澳大利亚尤利卡奖 、2021年荣获IEEE计算机协会Edward J. McCluskey技术成就奖。
2013年7月起,澳大利亚未来研究员计划 。
2014年起,连续7年入选科睿唯安“全球高被引科学家”。
2004年获香港中文大学硕士学位
2007年英国伦敦大学博士学位
2013年入选国际光学工程学会(SPIE)会士
2014年11月当选电气与电子工程师学会(IEEE)会士
2015年获悉尼科技大学校长奖章(Vice-Chancellor’s Medal for Exceptional Research)
2015年获澳大利亚计算机协会数字技术颠覆者奖(ACS Digital Disruptors Award)
2015年、2020年两度荣获澳洲国家科学最高荣誉奖项-(Eureka)尤里卡奖
2016年当选欧洲科学院外籍院士(Academia Europaea,the Academy of Europe)
2018年5月当选澳大利亚科学院院士
2018年荣获IEEE ICDM研究贡献奖
2021年荣获IEEE CS Society Edward J McCluskey技术成就奖
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陶大程" src="https://bkimg.cdn.bcebos.com/pic/b3fb43166d224f4a20a4bfc72ea687529822730e7b9f?x-bce-process=image/format,f_auto/resize,m_lfit,limit_1,h_336"/> 陶大程
2021年,中国科学技术大学大师讲席教授。
2020年12月起,清华大学智能产业研究院(AIR)卓越访问教授。
优必选-悉尼大学人工智能中心主任。
2016年12月,深圳市优必选科技有限公司人工智能首席科学家。
2016年9月,澳大利亚悉尼科技大学人工智能中心主任。
2010年11月,澳大利亚悉尼科技大学工程与信息技术学院教授。
2008年11月-2010年12月,新加坡南洋理工大学‘南洋’助理教授。
2007年1月-2008年12月,中国香港理工大学计算机系助理教授。
陶大程活动照
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2020年,陶大程被《澳大利亚人报》列入“终身成就排行榜”, 成为研究超级明星之一。
2021年,陶大程在Guide2 Research评选的“计算机科学与电子学”类H指数最佳科学家排行榜上,荣膺澳大利亚第三名(人工智能领域排名第一), 世界排名第50, 全球华人排名第8。
表征学习在人工智能领域占有重要的研究地位,主要任务是从原始数据中提取有效的具有鲁棒性的紧致表征,从而影响后续的分类、回归和聚类等核心问题。 陶教授在这一领域的研究主要集中在三个层面:在理论分析层面-通过对算法的稳定性鲁棒性、泛化性进行分析,奠定了相关算法的理论基础;在算法设计层面-涉及特征降维与选择、大规模数据聚类、快速矩阵分解、迁移学习、多任务学习、多视角学习、多标签学习、以及深度学习等。
在实际应用层面-涉及的任务主要有视觉信号质量评估与增强、单个以及多个目标跟踪、图像的语义分割、人脸检测与识别、物体检测与识别、人体姿态估计等,促进了国防安全、生物信息学、视频监控、无人驾驶等多个领域的发展。
2016年BTAS视频人脸识别竞赛(NIST PaSC):冠军
2015年大规模视觉任务挑战赛(ILSVRC):图像中的物体检测(额外数据组,冠军)、视频中物体检测(额外数据组,冠军)。
2015年FG视频人脸识别竞赛(NIST PaSC):亚军。
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