4、信号处理与机器学习：理论与应用前沿

信号处理与机器学习：理论与应用前沿

1. 信号处理与机器学习的重要性

信号处理和机器学习是现代生活中至关重要的知识领域，人类在不知不觉中使用信号处理工具已有数百年历史。近年来，计算和存储资源的可承受性以及理论的进步，推动了这两个相关领域的蓬勃发展。如今，年轻一代可能难以想象没有手机、几乎自动驾驶的飞机、无人探索其他行星以及缺乏广泛诊断和干预设备的医疗设施的生活。

信号处理是将承载信息的信号映射或转换为另一种形式的输出信号，以实现某些应用效益。如果涉及表示输入和输出信号的函数，这种映射定义为连续或模拟系统；如果输入和输出信号由数字序列表示，则系统为离散或数字系统。

信号处理理论包含广泛的工具，应用于无数领域，如生物工程、通信、控制、监视、环境监测、海洋学和天文学等。许多这些应用受益于机器学习理论，解决了一些前所未有的问题并改进了现有解决方案。机器学习主要是将模型拟合到提供的数据上，有许多算法可用于实现所需的拟合，但数据质量对于成功的结果至关重要。

2. 相关领域专家介绍

2.1 机器学习与语言技术专家

• Yannis Panagakis ：希腊雅典国立与卡波迪斯特里亚大学信息与电信系机器学习副教授，语言技术硕士课程主任。曾在三星剑桥人工智能研究中心和伦敦帝国理工学院任职，现为荣誉研究员。他在人工智能算法方面的研究专注于信息处理任务，尤其对深度学习的数学方面及其与张量方法的接口感兴趣。他在领先期刊和顶级会议上发表了90多篇文章，并获得了多项研究资助和奖项。
• Jean Kossaifi ：NVIDIA高级研究