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

雷锋网AI科技评论按：7月28日~7月30日，由中国计算机学会主办的第81期 ADL（Advanced Disciplines Lectures）学科前沿讲习班将在京召开。本期主题为《类脑计算》，旨在帮助学员快速入门类脑计算原理和技术，了解学科热点以及应用方法，开阔科研视野，增进学术交流和增强实践能力。雷锋网作为独家合作媒体将进行全程报道，同时AI慕课学院已获本次讲习班独家线上视频版权，不能来现场听课的同学请猛戳右侧超链接：www.mooc.ai  。

课程链接：类脑计算线上课报名

什么是类脑计算？

类脑计算，是指仿真、模拟和借鉴大脑生理结构和信息处理过程的装置、模型和方法，其目标是制造类脑计算机和类脑智能，相关研究已经有二十多年的历史。与经典人工智能符号主义、连接主义、行为主义以及机器学习的统计主义这些技术路线不同，类脑计算采取仿真主义：结构层次模仿脑（非冯·诺依曼体系结构），器件层次逼近脑（神经形态器件替代晶体管），智能层次超越脑（主要靠自主学习训练而不是人工编程）。

本期CCF学科前沿讲习班《类脑计算》邀请到来自国内顶尖院校的七位学术专家将从模拟生物神经元和神经突触的神经形态器件、神经网络芯片以及类脑计算模型和应用等方面对国内外研究进展进行介绍，探讨相关技术的未来发展趋势。

讲座概况

学术专题讲座1：类脑计算—从理念到实践 ；黄铁军，北京大学 教授

学术专题讲座2：类脑智能：从受脑启发到通用智能的探索；曾毅，中科院自动化所 研究员

学术专题讲座3：从脑机接口到脑机融合；潘纲，浙江大学 教授

学术专题讲座4：神经形态认知计算；唐华锦，四川大学 教授

学术专题讲座5：深度学习处理器；陈云霁，中科院计算所 研究员

学术专题讲座6：类脑神经形态计算芯片；施路平，清华大学 教授

学术专题讲座7： 计算神经科学-连接脑科学与类脑计算的桥梁； 吴思，北京师范大学 教授

除了在3天内可以听到7场学术大牛的专题讲座，讲习班还为来现场听课的小伙伴准备了开班仪式和结业式，不仅有机会和你崇拜的教授合影，还能得到教授们在学术上给你鼓励和指引。另讲座中间，还会穿插一些交流讨论环节，现场就可以为你答疑解惑。

关于CCF-ADL

CCF-ADL，即中国计算机学会学科前沿讲习班（简称 ADL），系由中国计算机学会 CCF 主办的一项高端学术及技术系列性品牌活动，每年举办 10 期，每期 2-3 天。每期围绕一个领域的专题展开，邀请该学科方向资深或在前沿工作的专家授课并组织讨论。此次「类脑计算」是2017年度的第5期。

2017 年，CCF-ADL 的 10 期课具体安排如下：

学术嘉宾介绍

黄铁军，北京大学计算机科学技术系主任，信息科学技术学院教授，数字视频编解码技术国家工程实验室副主任，主要研究领域为视觉信息处理和神经形态计算。教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。CCF杰出会员，专委工作委员会执行委员。1998年从华中理工大学模式识别与智能系统专业获博士学位，曾两次荣获国家科学技术进步二等奖，五次荣获省部级一等奖，并获得中国科协求是杰出青年成果转化奖。

曾毅，研究员，中国科学院自动化研究所类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青年骨干，中国科学院大学岗位教授。主要研究方向为：类脑认知计算建模、类脑学习理论、类脑智能机器人系统等。担任国际期刊Cognitive Systems Research (Elsevier), Computational Cognitive Science (Springer)的Associate Editor。

潘纲，浙江大学计算机学院教授、博导，计算机系统所副所长，CCF-IEEE CS青年科学家奖，入选教育部新世纪优秀人才支持计划。主要研究方向为计算机视觉、普适计算、类脑与脑机融合智能等。已发表论文100多篇（包括IEEE TPAMI、TNNLS、ACM Computing Surveys等国际权威刊物，以及CVPR, ICCV, IJCAI, UbiComp等国际权威会议），授权发明专利25项。获国际会议最佳论文奖4次，包括国际一流会议UbiComp’16最佳论文奖、UbiComp’15最佳论文提名奖（Honorable Mention Award）。相关成果入选2016年度中国高等学校十大科技进展，获国家科学技术进步奖二等奖（第2完成人）、教育部科技进步一等奖（第2完成人）。目前担任《IEEE Systems Journal》、《ACM IMWUT》、《Chinese Journal of Electronics》等期刊编委。 

唐华锦，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。主要研究方向为神经形态计算、认知机器人。现担任多个国际期刊的Associate Editor,包括 IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems，IEEE Trans. On Cognitive and Developmental Systems, 以及 Frontiers in Neuromorphic Engineering。获得2016年度 IEEE TNNLS 优秀论文奖。由Springer 2017年出版英文专著 Neuromorphic Cognitive Systems: A Learning and Memory Centered Approach。

陈云霁，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师，未来计算实验室主任，主要研究方向是智能处理器。在此之前，他从事国产处理器的研发工作十余年，先后负责或参与了多款龙芯处理器的设计。他在包括ISCA、ISSCC、HPCA、MICRO、ASPLOS、ICSE、IJCAI、Hot Chips、FPGA、IEEE Micro以及8种IEEE/ACM Trans.在内的学术会议及期刊上发表论文90篇。陈云霁获得了中国青年科技奖、首届国家自然科学基金“优秀青年基金”、首届国家万人计划“青年拔尖人才”、中国计算机学会青年科学家奖以及中科院青年人才奖，作为负责人带领科研团队获得了全国“青年文明号”和中央国家机关“青年文明号”的称号。由于其在深度学习处理器上的开创性贡献，他入选了MIT Technology Review评选的2015年度全球35位杰出青年创新者，并多次获得CCF A类会议的最佳/最高分论文。

施路平，清华大学教授，国家千人特聘教授，清华大学类脑计算中心主任，光盘国家工程研究中心主任，国际光学工程学会（SPIE）会士。研究领域包括类脑计算、智能仪器，信息存储、集成光电子学、纳米科学与技术等。1996.8-2013.3是新加坡科学院数据存储研究院资深科学家，新加坡科学院人工认知存储器实验室主任。2013年3月全职入职清华大学，创建类脑计算中心，中心从基础理论、芯片、软件、系统、应用全方位研究类脑计算。曾担任多个国际会议的主席。已发表近200多篇学术论文（包括Science， Nature Photonics， Phys Rev Lett），于2004年获颁新加坡国家科技奖。

吴思，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，主要研究方向是计算神经科学，尤其是神经信息处理的基本原理和模型。目前担任Frontiers in Computational Neuroscience主编，自动化学会《生物控制与生物医学工程专业委员会》主任。

线上课报名直达入口：类脑计算

此次讲习班除了线下招收学员「上课地址：中科院计算技术研究所一层报告厅（海淀区科学院南路6号）」雷锋网AI 慕课学院（mooc.ai）也联合 CCF 共同推出了本次课程的线上视频版。对本次活动感兴趣的同学们除了能够在线观看本次课程之外，还可以反复回放课程内容。所以，即便不用到达现场，也可以聆听大牛们的精彩分享。