清华-唐杰《2019人工智能发展报告》发布会PPT16页_2mb

人工智能发展报告2019总结

核心内容

《人工智能发展报告2019》由中国人工智能学会与清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布，旨在全面梳理人工智能领域的发展现状、技术趋势及人才分布情况。报告涵盖了人工智能的多个子领域，重点分析了深度学习、知识图谱、数据挖掘等技术的最新进展，并提供了全球和中国范围内人工智能人才的分布与合作情况。

主要观点

AI技术的近期发展

• 深度学习模型：近年来深度学习模型取得了显著进展，成为推动人工智能发展的核心技术之一。
• 预训练模型：BERT作为Google AI在2019年提出的预训练模型，引发了大量关于预训练的研究，成为机器学习领域的重要突破。
• 未来趋势：报告指出，通过最新的研究进展可以预见人工智能的未来发展方向，包括更强大的模型、更广泛的应用场景以及更深入的理论探索。

人才脉络分析

• 全球与国内人才分布：报告展示了全球和中国人工智能人才的分布情况，突显了中国在该领域的发展潜力和国际影响力。
• 国际合作：中国与美国、新加坡、澳大利亚等国家在人工智能领域的合作较为频繁，其中中国-美国的合作最为活跃。
• 学者画像：通过h-index、论文数、引用数等指标，报告对多位国际知名学者进行了精准画像，如Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jon M. Kleinberg和Jiawei Han（韩家炜）。

关键信息

重要学者及贡献

• Martin Ester

  • h-index: 61
  • 论文数: 180
  • 引用数: 29805
  • 研究领域: 数据挖掘、社交网络、空间数据库、协同过滤、聚类算法
  • 视频观看数: 5045

• Hans-Peter Kriegel

  • h-index: 95
  • 论文数: 546
  • 引用数: 73258
  • 研究领域: 数据挖掘、相似性搜索、空间数据库、索引数据库系统
  • 视频观看数: 25737

• Jon M. Kleinberg

  • h-index: 107
  • 论文数: 413
  • 引用数: 81716
  • 研究领域: 社交网络、计算几何、算法复杂度、计算机代数
  • 视频观看数: 24648

• Jiawei Han（韩家炜）

  • h-index: 176
  • 论文数: 1225
  • 引用数: 194188
  • 研究领域: 数据挖掘
  • 视频观看数: 未提供

人才流失分析

• 报告还分析了人工智能领域的人才流失情况，揭示了国内外人才流动的趋势和影响因素。

AMiner平台

• AMiner是由清华大学研发的知识驱动的科技大数据挖掘平台，已建立超过3亿篇学术论文/专利和1.36亿科研人员的科技智库，为研究和决策提供了重要支持。

报告获取方式

• 电子版：可通过扫码下载《人工智能发展报告2019》的电子版。
• 印刷版：报告也提供印刷版，便于查阅和保存。

编委会成员

• 主编：李涓子、唐杰
• 编委：曹楠、程健、贾珈、李国良、刘华平、宋德雄、喻纯、余有成、朱军
• 责任编辑：景晨、刘佳
• 编辑：毕小俊、程时伟、韩腾、侯磊、刘德兵、刘越、骆昱宇、麻晓娟、仇瑜、王若琳、徐菁

总结

《人工智能发展报告2019》全面展示了人工智能领域的技术进展、人才分布及国际合作情况，强调了深度学习和知识图谱等技术的重要性，并提供了丰富的数据支持和分析，为研究人员和决策者提供了宝贵的参考。