2019年07月01日上午，新加坡国立大学孙倩茹博士应吉林大学计算机科学与技术学院邀请，在计算机楼A521作了题为“Learning to Learn from Small Data in the Era of Big Data”的学术报告。计算机科学与技术学院魏晓辉院长主持讲座，来自计算机学院和软件学院的60余名师生参加.
孙倩茹博士现任新加坡国立大学研究员，与Tat-Seng Chua教授合作。她已获得新加坡管理大学的助理教授职位，即将任职。2016年至2018年，她获得Lise Meitner科研基金，在德国马克斯普朗克信息研究所与Bernt Schiele教授合作。她于2016年1月，获得北京大学博士学位。期间的2014年至2015年，在东京大学进行博士交流访学。主要研究方向为计算机视觉和机器学习。具体的研究课题包括图像识别，条件图像生成，元学习和迁移学习等。曾在计算机视觉和机器学习顶级期刊和会议，如CVPR和NIPS（NeurIPS），发表多篇论文。现担任TPAMI和IJCV等顶级期刊审稿人。
在本次报告中，孙倩茹博士从“学习什么”与“如何学习”的两个核心问题由浅入深的为在场同学详细讲解了在大数据时代小数据的优点。报告首先分析了大数据计算机视觉的整个发展历程，机器学习模型通常需要大量的训练样本才能获得良好的性能。相比之下，人类可以通过小数据更快、更有效地学习新概念和掌握新技能。而后，孙倩茹博士介绍了最近发表的关于“从小数据中学习”的论文。这些关键思想的灵感来自人类的终身学习机制，人类可以成功地利用之前的小数据任务中的学习经验来处理后续的小数据任务。此外，报告还给出了孙倩茹博士所带领的课题组在“学习转移知识”、“学习生成数据”、“学习自定义和组合模型”方面提出的算法，并将展示一些具体的结果。会议最后阶段，孙倩茹博士悉心的回答到场同学的问题。本次报告受到了广大师生的热烈响应。
