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计科讲坛(2021第三讲)基于贝叶斯深度学习模型的知识追踪

发布日期 :2021年04月12日 15:53访问次数:


报告题目:基于贝叶斯深度学习模型的知识追踪

:张凯

2021415日(周四)14:10-16:10

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内容摘要:

知识追踪是在线学习环境中个性化学习的重要研究领域,其主要研究内容是利用学习者的历史表现记录,通过建模学习者与练习的交互过程,从而预测学习者的未来学习表现。在知识追踪领域的研究过程中,产生了大量的科学问题亟待解决,例如:学习者的历史表现记录如何表示,学习者内在的学习过程如何建模,学习者与练习的外在交互如何建模等。相对于计算机视觉、自然语言处理等研究领域,知识追踪领域的研究问题更加是人工智能与认知神经计算等领域交叉的研究问题,不仅需要认知领域的研究进展,更需要人工智能在模型及算法层次的研究支持。在本次报告中,报告人将围绕知识追踪领域的背景及相关进展,介绍自己的一些初步探索。

报告人简介:

张凯,华中师范大学人工智能教育学部博士(2013),加拿大里贾纳大学计算机系博士后(2016-2018),中国计算机学会会员,中国人工智能学会会员。主要研究领域包括:深度学习模型、概率图模型、知识追踪、个性化学习、认知计算、知识图谱等。发表SCI/SSCI/EI期刊/会议 论文十余篇,授权发明专利三项,先后获批主持国家自然科学基金面上项目、湖北省自然科学基金项目、国家留学基金委公派博士后项目等。现为国家自然科学基金项目评审专家,Expert Systems With Applications, Applied soft computing, Knowledge-Based Systems, International Journal of Approximate Reasoning, Information Sciences等期刊审稿人。


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