报告题目：当空间认知遇上深度学习
报 告 人：艾廷华教授 （武汉大学）
报告摘要：
空间认知是关于地理世界空间特征的认知与表达，涉及人脑如何建立空间概念、如何描述地理事物与现象、如何在心像地图中通过认知推理解释空间现象、提取空间规律。深度学习是人工智能技术中的多层次的机器学习，旨在通过样本数据的训练获取内在规律。空间认知问题通过深度学习方法可解决地理现象的识别、特征提取与规律发现等问题，然而深度学习的数据结构主要集中在规则的阵列结构和线性结构上，在图像、音频信息的处理上得心应手，在地图空间的实体目标识别认知却难于发挥作用。本报告针对该问题将讨论图结构下的深度学习GCNN在地图空间认知中的应用，通过道路网、居民地群、DEM结构线等地图空间中的典型图结构的深度学习，探索空间认知问题通过人工智能解决的技术途径。
时 间：2020年10月21日（周三）下午3:00
地 点：安徽大学磬苑校区理工F202报告厅
主办单位：资源与环境工程学院
欢迎各位老师、同学届时前往！
科学技术处
2020年10月19日