沈春华博士现任澳大利亚阿德莱德大学(澳大利亚8所研究型大学之一)计算机科学学院终身正教授。曾在南京大学(强化部本科及电子系硕士)，澳大利亚国立大学(硕士)学习，并在阿德莱德大学获得计算机视觉方向的博士学位。沈春华教授在阿德莱德大学的团队目前主要从事统计机器学习以及计算机视觉领域的研究工作。

张宏江，生于湖北武汉，11岁时随家人移居河南叶县。1982年毕业于郑州大学无线电系。后来取得丹麦科技大学电子工程博士学位。2006年任微软亚太研发集团首席技术官、微软亚洲工程院院长，2011年10月至2016年12月任金山软件CEO。他被认为是计算机视频检索研究领域的“开山鼻祖”。

颜水成，新加坡国立大学副教授、360集团副总裁、人工智能研究院院长、第十三批国家 "千人计划"专家。颜水成的主要研究领域包括计算机视觉、深度学习、信息检索应用与多媒体分析。他带领的团队曾提出的“Network in Network” ，对深度学习产生了很大的推动力，同时他的团队开发的”Purine”是全球第一个开源的支持多机多GPU的深度学习系统。

刘知远，清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011 年获得清华大学博士学位，已在 ACL、IJCAI、AAAI 等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文 60 余篇，Google Scholar 统计引用超过 2100 次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖，入选中国科学青年人才托举工程、CCF-Intel 青年学者提升计划。担任中文信息学会青年工作委员会执委、副主任，中文信息学会社会媒体处理专委会委员、秘书，SCI 期刊 Frontiers of Computer Science 青年编委，ACL、COLING、IJCNLP 领域主席。

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

知觉或感知是外界刺激作用于感官时，脑对外界的整体的看法和理解，为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中，也可看作一组程序，包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同，知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

代码重构（英语：Code refactoring）指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成，重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中，重构需要单元测试来支持。

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

操作系统（英语：operating system，缩写作 OS）是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

图像生成（合成）是从现有数据集生成新图像的任务。

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题)，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

认知神经科学（英语：Cognitive neuroscience）是一门科学学科，旨在探讨认知历程的生物学基础。主要的目标为阐明心理历程的神经机制，也就是大脑的运作如何造就心理或认知功能。认知神经科学为心理学和神经科学的分支，并且横跨众多领域，例如生理心理学、神经科学、认知心理学和神经心理学。认知神经科学以认知科学的理论以及神经心理学、神经科学及计算机模型的实验证据为基础。

集群智能（Swarm Intelligence），是指在某群体中，若存在众多无智能的个体，它们通过相互之间的简单合作所表现出来的智能行为，集群机器人便是集群智能一类。它由Gerardo Beni和Jing Wang于1989年在细胞机器人系统的背景下引入。

通用人工智能（AGI）是具有一般人类智慧，可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的共同话题。一些研究人员将通用人工智能称为强AI（strong AI）或者完全AI（full AI），或称机器具有执行通用智能行为（general intelligent action）的能力。与弱AI（weak AI）相比，强AI可以尝试执行全方位的人类认知能力。

自动代码生成(Code Generation),指生成程序的程序,更详细的是指通过读取工程中设计的各种文档或者模型,按照一定的领域规则,生成规范的计算机能理解的源代码的过程。

视频生成是指利用深度学习等技术生成视频的任务。