GAMES Webinar 2023 – 294期(智能可视分析前沿：交互式神经网络构建 与 自动色彩设计) | 陶钧(中山大学)，曾琼(山东大学)

【GAMES Webinar 2023-294期】(可视化专题-智能可视分析前沿：交互式神经网络构建 与 自动色彩设计)

报告嘉宾：陶钧(中山大学)

报告时间：2023年9月28号星期四晚上8:00-8:20（北京时间）

报告题目：面向神经网络可视分析的快速原型开发工具

报告摘要：

神经网络已经在众多科学工程领域取得了重大成功，然而其内在工作机理、决策过程仍然不完全为科研人员所理解。这种可解释性的欠缺影响了神经网络架构及训练方法的改进与研究，也限制了神经网络在关键领域的应用。近年来，涌现了大量可视分析工具解释神经网络的运作机理及决策过程。然而，此类工作往往基于特定假设分析具体网络架构或训练过程，需要机器学习专家及可视化研究者进行较为长期的合作研发。本报告将探讨现有工作中通用的数据形式、变换、及交互，并以此构建一个面向通用神经网络可视分析的快速原型开发工具。该工具使机器学习专家能快速搭建原型系统验证其关于神经网络工作的假设，从而帮助理解通用神经网络或加快专用可视分析工具的研发过程。

讲者简介：

陶钧，中山大学计算机学院及国家超级计算广州中心副教授，博士生导师。2015年于密歇根理工大学获博士学位，2015至2018年于圣母大学任博士后研究员。其主要研究兴趣为信息论，优化方法，深度学习及交互探索方法在科学可视化上的应用。在可视化领域顶级会议IEEE VIS及期刊TVCG上发表论文10余篇。任IEEE VIS, PacificVis, ChinaVis等会议组织委员会及程序委员会委员，期刊Visual Informatics青年编委。

讲者主页：http://juntao.pro/

报告嘉宾：曾琼(山东大学)

报告时间：2023年9月28号星期四晚上8:20-8:40（北京时间）

报告题目：数据可视化中的色彩计算

报告摘要：

在众多可视化视觉编码元素中，色彩应用最为广泛——通过建立色彩与数据之间的映射关联，将色彩附着于可视化图元，可生成视觉信息丰富的图像，帮助用户快速挖掘数据洞察。然而，由于真实应用场景中数据分布 、可视化图元、分析任务的差异，用户需要花费大量时间精力进行“迭代试错”式的手工调节；因此，利用自动算法提高色彩设计效率是可视化中的重要问题。本报告将介绍团队在自动色彩设计方面的工作，从用户感知、数据分布、任务需求等角度探讨自动可视化的解决方案及应用场景。

讲者简介：

曾琼，现为山东大学计算机科学与技术学院副研究员，硕士生导师，入选山东大学“青年学者未来计划”。研究方向为科学可视化与计算机图形学，现主要关注色彩计算、科学数据真实感绘制等方面的研究。在IEEE TVCG、IEEE VIS、CGF、CVMJ等领域国际重要期刊及会议发表论文十余篇。担任中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会委员、中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会委员、中国图象图形学学会人机交互专委会委员、CCF青岛执行委员；多次担任IEEE VIS、Computers & Graphics、Journal of Computer Science and Technology、ChinaVIS等国内外期刊及会议审稿人或程序委员会委员。

讲者主页：https://qiongzn.github.io/

主持人简介：

马昱欣，南方科技大学计算机科学与工程系副教授、研究员。主要研究方向为数据可视化、可视分析、可解释人工智能，发表论文20余篇，在TVCG、IEEE VIS、CHI等国际重要期刊会议上发表多篇长文，曾获得ACM CHI 2022最佳论文提名、CVMJ期刊年度最佳论文提名等奖项。目前担任CCF CADCG、CSIG-VIS专委会委员，曾任国内外可视化相关会议的程序委员会委员，长期担任IEEE VIS、TVCG、CG&A等期刊会议的审稿人。更多信息可见https://cse.sustech.edu.cn/faculty/~mayx/。

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观看直播的链接：http://webinar.games-cn.org