9月13日上午，日本早稻田大学古月敬之教授在计算机楼306做了学术报告，深入探讨了深度神经网络和大型语言模型在人工智能领域的重要性以及前沿应用。主要参加人员为各年级研究生，报告由计算机工程学院副院长张恒主持。
报告分为两个部分，首先是关于深度神经网络的介绍和应用。古月敬之详细阐述了深度神经网络的基本概念，并深入讨论了这一领域的最新进展。他特别关注了深度神经网络在AlphaGO、关键点检测、音乐序列生成和寄生虫图像的半监督分类等领域的应用，以及这些技术如何推动解决实际问题。
第二部分的报告聚焦于自注意力和Transformer模型的力量。这两者已成为自然语言处理领域的重要里程碑。教授古月敬之详细介绍了它们在BERT、GPT、ChatGPT等领域的广泛应用，并强调了它们如何彻底改变了文本理解和生成的方式。
古月敬之教授是计算智能领域的杰出学者，拥有广州中山大学电子工程硕士学位（1986年）和日本九州工业大学计算机科学与系统工程博士学位（1997年）。他曾在中山大学、九州大学担任研究员和教授职位，并现任早稻田大学研究生院信息生产系统教授。古月敬之教授的研究兴趣涵盖了计算智能、系统建模和识别、生物信息学、时间序列预测、金融分析、数据挖掘等应用领域，已发表了190余篇SCI或EI检索期刊论文和150篇著名会议论文。他还是IEEE、IEEJ、SICE和IEICE的会员。
这次报告吸引了众多人工智能和自然语言处理领域的学生和研究人员前来参加。古月敬之教授的分享为大家提供了一个难得的学术交流机会。
