城市化的进程给我们带来了现代化的生活,但是也带来很多问题,比如交通的拥堵、能耗的增加和环境的污染。要解决这些问题在很多年前看似几乎不可能,因为城市的设置过于复杂,环环相扣,牵一发而动全身。随着大数据和人工智能时代的到来,我们有了各种各样的数据(从社交媒体,到气象数据,从地理信息到交通物流数据),也有了强大的计算资源和各种智能算法。只要使用得当,这些大数据和算法不仅可以帮助我们发现这个城市的问题,还能进一步帮助我们去解决这个城市的问题。基于这样的机遇和挑战,城市计算应运而生,通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市在交通、环境、规划、商业、能耗、物流和公共安全等各个领域面临的挑战。
本期CCF学科前沿讲习班《城市计算和智能》特别邀请城市计算领域的先驱、三个973城市大数据项目的首席科学家、多位跨工业界和学界的大咖,将从城市数据的感知和获取、城市大数据的管理、城市大数据的分析和挖掘,以及城市计算服务提供等多个层面来介绍城市计算的关键问题、核心算法和典型案例,应用领域涵盖智能交通、智能城市规划、智能商业、智慧物流、智慧安全、智慧环保、智慧能源等多个领域。对推动国家智能城市的建设和促进AI与传统行业融合有着积极推动的作用。
CCF-ADL82期:
http://www.mooc.ai/course/159
2017年CCF-ADL78-87(10期全):
http://www.mooc.ai/course/87
讲师介绍
叶杰平,滴滴出行副总裁,滴滴出行研究院副院长, 大数据技术部负责人,Didi Fellow, 美国密歇根大学终身教授, 密歇根大学大数据研究中心的管理委员会成员。2005年美国明尼苏达大学计算机系博士毕业。主要从事机器学习, 数据挖掘,以及大数据分析方面的研究。在机器学习和数据挖掘国际顶级会议及期刊上共发表论文200余篇。曾获机器学习和数据挖掘顶级会议KDD和ICML最佳论文奖。曾担任多个机器学习和数据挖掘顶级会议的领域主席。现担任机器学习和数据挖掘顶级期刊IEEE TPAMI,DMKD,和 IEEE TKDE的副编委。曾获得美国国家自然科学基金会生涯奖 (NSF CAREER Award)。
报告题目:大数据@滴滴出行