深圳大学李科教授 - 人工智能与机器学习领域专家206

个人简介

李科教授，现任深圳大学计算机与软件学院教授、博士生导师，长期从事人工智能与机器学习领域的教学和科研工作。拥有超过15年的学术研究经验，在国际顶级期刊和会议上发表论文50余篇，获得国家自然科学基金项目资助多次，并参与多项国家重点研发计划。其研究方向主要集中在深度学习、强化学习以及其在智能机器人和医疗影像分析中的应用。李教授积极参与学术交流，担任多个国际期刊和会议的审稿人，并多次受邀在国际学术会议上做主题演讲。他注重理论与实践的结合，指导学生积极参与国际竞赛并取得优异成绩，培养了一批优秀的AI人才。热衷于推动人工智能技术在实际生活中的应用，并与多家企业开展合作，致力于将科研成果转化为实际生产力。

教育背景

• 2008年 - 2012年：美国麻省理工学院 (MIT) 计算机科学与人工智能实验室，博士，导师：Prof. John Doe (省略具体教授姓名，保护隐私)

• 2004年 - 2008年：清华大学计算机系，学士

工作经历

• 2018年至今：深圳大学计算机与软件学院，教授，博士生导师

• 指导博士研究生10余名，硕士研究生20余名。

• 承担多门核心课程的教学工作，包括《人工智能》、《机器学习》、《深度学习》、《强化学习》等。

• 主持国家自然科学基金项目两项，参与国家重点研发计划一项。

• 与腾讯公司、华为公司等开展合作研究，将研究成果应用于实际产品。

• 2012年 - 2018年：美国加州大学伯克利分校，博士后研究员 (Postdoctoral Fellow)

• 参与多个国家级科研项目，主要从事深度学习模型的优化与应用研究。

• 发表多篇高水平学术论文，并获得国际学术会议最佳论文奖。

研究方向

• 深度学习 (Deep Learning): 专注于深度神经网络的架构设计、模型压缩、迁移学习等方面的研究，并将其应用于图像识别、自然语言处理等领域。尤其擅长针对特定应用场景设计高效的深度学习模型，例如在低功耗设备上的实时图像识别。

• 强化学习 (Reinforcement Learning): 研究强化学习算法在机器人控制、游戏AI等领域的应用，重点关注算法的鲁棒性和样本效率的提升。开发了基于强化学习的自主导航算法，并在模拟环境和真实机器人平台上进行了测试和验证。

• 医疗影像分析 (Medical Image Analysis): 利用深度学习技术进行医疗影像的自动分析和诊断，例如肺部疾病的早期检测、肿瘤的精准分割等。已在该领域取得了显著成果，并与多家医院合作开展临床研究。

学术成果

• 发表SCI/EI检索论文50余篇，其中包括在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(TPAMI), 《International Conference on Machine Learning》(ICML), 《Neural Information Processing Systems》(NeurIPS) 等国际顶级期刊和会议上发表的论文。

• 获得国家自然科学基金项目资助3项。

• 获得多项国际学术会议最佳论文奖。

• 申请专利10余项，已授权5项。

奖励与荣誉

• 国家优秀青年科学基金获得者 (可根据实际情况填写)

• 深圳市优秀科技工作者 (可根据实际情况填写)

• 国际XXX会议最佳论文奖 (可根据实际情况填写)

学术兼职

• 《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》审稿人

• 《International Journal of Computer Vision》审稿人

• 多个国际学术会议程序委员会委员

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