Top

الانتماءات

الاهتمامات البحثية

يعمل الدكتور محمد الحسيني أستاذ مساعد في قسم علوم الحاسب الآلي في مركز الحوسبة المرئية في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية. وله أبحاث تعاونية مع العديد من الباحثين البارزين في معهد فيسبوك لأبحاث الذكاء الاصطناعي (Facebook AI Research)، إضافة الى تعاونه المثمر مع المؤسسات الأكاديمية الاخرى بما في ذلك جامعة لوفان الكاثوليكية، وجامعة كاليفورنيا في بركلي، وجامعة أوكسفورد، والجامعة التقنية في ميونيخ. وتتركز اهتماماته البحثية الأساسية في أبحاث رؤية الحاسب الآلي، والتقاطع بين اللغة الطبيعية والرؤية والإبداع الحسابي. ونالت أعماله الإبداعية في مجال الذكاء الاصطناعي تقديراً كبيراً على نطاق واسع في مختلف المنصات العلمية والإعلامية. وكانت له مشاركة كبيرة في مؤتمر الأمم المتحدة للتنوع البيولوجي حول دور الذكاء الاصطناعي في خدمة التنوع البيولوجي خصوصاً في مجال إدارة الأمراض وتغير المناخ. وحصل الدكتور الحسيني على جائزة دكتوراه الاتحاد في مؤتمر رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط (CVPR) ٢٠١٦ ومنحة زمالة مؤسسة (NSF) في عام ٢٠١٤.

المؤهل العلمي

  • دكتوراه، جامعة روتجرز، 2016

  • ماجستير، جامعة روتجرز، 2014

  • ماجستير، جامعة عين شمس، 2010

  • بكالوريوس، جامعة عين شمس، 2006

الجوائز والتكريمات

  • IEEE Senior Member, 2024

  • Program Chair and Co-founder of the SAAI Initiative (Art& AI Symposium and multi-stage Hackathon), 2024

  • Best paper award for his work on creative fashion generation at ECCV workshop, Tamara Berg of UNC chapel hill and sponsored by IBM Research and JD AI Research, 2018

  • Doctoral Consortium award, CVPR, 2016

  • NSF Fellowship for Write-a-Classifier project, 2014

  • Best Paper Award, ECCV workshop on Art and Fashion, 2018

  • Nominated to represent Facebook at the United Nations Biodiversity conference by Manohar Paluri , Director of Facebook AI and Jerome Presenti, VP of AI at Facebook, 2024

  • Doctorial Consortium award, International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016

  • Best Research-Intern Award (silver), Vision and Learning Group, Center of Vision Technologies, SRI International, 2014

  • NSF Fellowship, 2014

  • Nominated to represent Facebook AI Research (FAIR) at the “Best of AI meeting” that was held at “Disney Innovation Group” to demonstrate Creative Adversarial Networks (CAN), 2017

مؤلفات مختارة

  • Ji Zhang,Yannis Khaladis, Marcus Rohbrach, Manohar Paluri, Ahmed Elgammal, Mohamed Elhoseiny, “Large-Scale Visual Relationship Understanding”, AAAI, 2019

  • Ramprasaath Selvaraju, Prithvijit Chattopadhyay, Mohamed Elhoseiny, Tilak Sharma, Dhruv Batra, Devi Parikh, Stefan Lee, “Choose your Neuron: Incorporating Domain Knowledge through Neuron Importance”, ECCV, 2018

  • Rahaf Aljundi, Francesca Babiloni, Mohamed Elhoseiny, Marcus Rohrbach, Tinne Tuytelaars, “Memory Aware Synapses: Learning what (not) to forget”, ECCV, 2018

  • Yizhe Zhu, Mohamed Elhoseiny, Bingchen Liu, Ahmed Elgammal, “Imagine it for me: Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts”, CVPR, 2018

  • Ahmed Elgammal, Bingchen Liu, and Diana Kim, and Mohamed Elhoseiny, and Marian Mazzone, “The Shape of Art History in the Eyes of the Machine”, AAAI, 2018 (oral)

  • Mohamed Elhoseiny, Francesca Babiloni, Rahaf Aljundi, Marcus Rohrbach, Tinne Tuytelaars, “Exploring the Challenges towards Lifelong Fact Learning”, ACCV, 2018

  • Mohamed Elhoseiny*, Yizhe Zhu*, Han Zhang, Ahmed Elgammal, “Link the head to the "peak'': Zero Shot Learning from Noisy Text descriptions at Part Precision”, International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR, 2017

  • Ji Zhang*, Mohamed Elhoseiny*, Walter Chang, Scott Cohen, Ahmed Elgammal, "Relationship Proposal Networks", International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, * equal contribution

  • Mohamed Elhoseiny, Scott Cohen, Walter Chang, Brian Price, Ahmed Elgammal, “Sherlock: Scalable Fact Learning in Images”, AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2017, acceptance rate 24%.

  • Ahmed Elgammal and Bingchen Liu, Mohamed Elhoseiny, Marian Mazzone, “Creative Adversarial Networks: Generating "Art" by Learning About Styles and Deviating from Style Norms”, International Conference on Computational Creativity, ICCC, 2017

مجالات الأبحاث

  • علوم الحاسب الآلي
  • التعلم الآلي
  • الحوسبة المرئية

وسائط متعددة