特邀报告
杨强，微众银行首席人工智能官，香港科技大学讲席教授，AAAI 2021大会主席，中国人工智能学会（CAAI）荣誉副理事长以及香港人工智能与机器人学会（HKSAIR）理事长。他是AAAI/ACM/CAAI/IEEE/IAPR/AAAS Fellow，也是《IEEE Transactions on Big Data》和《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》创始主编，曾获2019年度“吴文俊人工智能科学技术奖”杰出贡献奖，2017年 ACM SIGKDD 杰出服务奖。他曾任华为诺亚方舟实验室创始主任，第四范式公司联合创始人，香港科技大学计算机与工程系系主任以及国际人工智能联合会（IJCAI）理事会主席。最近的著作有《迁移学习》和《联邦学习》。
报告摘要：联邦学习与迁移学习都是解决小数据问题的有效途径，但各有侧重。联邦学习旨在保护数据隐私的前提下，打通数据孤岛，而迁移学习则通过寻找知识不变量，来增强在小数据领域的机器学习。我将讲解在这些领域里的机器学习最新进展，同时结合多个应用案例，展示联邦学习与迁移学习的发展前景。
王小川先生，现任搜狗CEO，前搜狐高级副总裁兼CTO。王小川先生在1994年用吴文俊消元法，首次在微型机下完成初等几何命题的全部证明；1996年获得第8届国际信息学奥林匹克竞赛(“IOI”)金牌，之后毕业于清华大学计算机科学与技术专业，拥有工学学士、工学硕士， 以及EMBA学位
他以创新为己任，先后发明了有5亿多用户在使用的搜狗输入法、搜狗搜索等互联网标志性产品，被公认为中文信息化的重大突破；人工智能时代，他带领搜狗公司发展语音、图像、翻译等AI技术并率先实用化，带领搜狗公司成长为国内用户规模第四大互联网公司，以及赴美上市中国人工智能第一股。
王小川先生在2014年获得安永中国新兴企业家奖；2015年以“群体智能支撑的互联网技术及应用”科技成果获得北京市科学技术奖一等奖，同年获得了科技北京百名领军人才、北京市劳动模范称号； 2016年他获得了CCF计算机企业家奖，同年担任清华大学天工智能计算研究院联席院长；2017年受聘清华大学担任计算机学科顾问委员会委员；2018年获得了中国青年五四奖章；2019年获得中国青年科技奖。
报告摘要：搜索引擎是作为用户获取信息的重要入口，是互联网乃至社会的基础设施。随着互联网发展，信息已从稀缺发展到冗余而良莠不齐。如何帮助用户从庞杂的信息中梳理、挑选出有用的知识并利用知识更加便捷、准确地解决问题，成为了搜索引擎在新时代下的新使命。搜索引擎从连接信息到计算知识的转变，依赖语义理解和知识计算技术的发展。本次报告将分享搜狗搜索实现从信息到知识战略转型的技术积累与产品创新。
闫峻博士现任医渡云首席AI科学家，曾任微软亚洲研究院资深研究员。重庆医科大学兼职教授，西安交通大学博士生导师。本科毕业于吉林大学数学系，博士毕业于北京大学数学学院。曾于哈佛大学医学院任研究助理。主要研究方向为知识工程，自然语言处理与信息检索，医疗健康领域的符号逻辑与统计机器学习的结合应用，发表学术论文九十余篇。是国家工信部，发改委等多项重要课题负责人。
报告摘要：新冠疫情的大流行对全球的经济和人们的生活带来了巨大负面影响，这也极大提升了整个社会对公共卫生信息化，智能化建设的重视程度。如何通过数据智能化技术对疫情的传播进行及时发现，及时预警，及时阻断。如何在常态化疫情防控中在降低疫情死亡率同时有条件保障社会生产生活的恢复及正常运转。这些重要问题中很多环节都可以被大数据与人工智能技术赋能，提升疫情的防控效率，质量。其中牵涉自然语言处理，信息检索，知识工程，流行病预测模型，疾病预测模型等多项技术手段。本次报告将以具体案例分析为实现城市免疫目标的一些列数据智能技术所面临的新挑战与具体应用。
谢幸，微软亚洲研究院首席研究员，中国科技大学兼职博士生导师，微软-中科大联合实验室主任，以及中国计算机学会普适计算专委会副主任。他的团队在数据挖掘、社会计算和普适计算等领域展开创新性的研究。他在国际会议和学术期刊上发表了300余篇学术论文，1999年获首届微软学者奖，2019年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文奖及中国计算机学会青竹奖，并曾在KDD、ICDM等顶级会议上获最佳论文奖。他被邀请在MDM 2019、HHME 2018、ASONAM 2017、Mobiquitous 2016等会议做大会主题报告，并长期担任顶级国际会议程序委员会领域主席等职位。他是ACM Transactions on Social Computing、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology等学术杂志编委。他曾担任ACM UbiComp 2011、PCC 2012、IEEE UIC 2015、以及SMP 2017等会议程序委员会共同主席，并将担任ACM SIGSPATIAL 2021大会程序委员会共同主席。他是ACM和中国计算机学会杰出会员。
报告摘要：人工智能的突飞猛进带动了媒体行业的飞速发展。人工智能技术被广泛应用于新闻生产的整个业务流程，包括采写、编辑和分发中。近年来，个性化新闻推荐已经成为在线新闻网站和移动新闻应用的主流分发方式。它可以代替人工编辑的重复劳动、减轻用户的信息过载并提高用户的阅读体验。在这个报告里，我会介绍个性化新闻推荐遇到的一系列挑战，包括新闻时效性带来的冷启动问题、用户阅读行为的异质性和动态性、多样性缺乏带来的信息窄化效应等。我将会介绍如何借助深度学习、自然语言理解、以及知识图谱等领域的最新进展来提升个性化新闻推荐的效果。最后，我还将介绍我们联合微软新闻产品团队发布的百万用户级别的大规模新闻推荐数据集MIND(Microsoft News Dataset)以及共同组织的新闻推荐算法大赛。
