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主题年讲习班招生通知|人工智能基本模型及方法讲习班
日期:2021-03-09 点击:

国家天元数学西北中心于321-27日召开“人工智能基本模型及方法讲习班”。该讲习班为中心2021“最优化方法与人工智能”主题年的首场活动,共开设“深度学习”、“强化学习”、“元学习”三门课程。课程将系统性地讲授人工智能领域的基础知识和核心技术,以及人工智能方法对优化算法的新需求,帮助青年学者了解前沿进展和重要应用,从而促进学员研究水平的快速提高。


一、课程介绍

讲习班召集人:孙建永 教授   西安交通大学


专家简介:孙建永博士,西安交通大学数学与统计学院教授,博士生导师,国家级青年人才计划入选者。西安交通大学数学与统计学院信息科学系主任,IEEE高级会员,陕西国家应用数学中心常务副主任,陕西省数学会常务副理事长。共接收/发表SCI论文70余篇,其中包括PNASIEEE汇刊等著名国际期刊。目前主要聚焦于基于人工智能的最优化、智能计算、统计机器学习与大数据等方面的研究。


课程一 深度学习 10学时)

课程简介:本课程将系统介绍深度学习的基础与前沿。着重讲解深度学习的数理基础、深度学习的典型应用、以及深度学习的前沿发展,突出深度学习与数学(包括优化、方程、统计、几何)的交叉融合,以及深度学习在计算机视觉、医学健康等领域的应用。课程具体包括三方面内容:

1.  深度学习的基本情况介绍(历史、定义、典型几类网络结构、网络优化、应用等);

2.  深度学习的数理基础(深度学习与优化、深度学习与动力系统、深度学习与统计、深度学习理论);

3.  深度学习前沿:“模型驱动深度学习”、“非欧深度学习”、“医学影像分析中的深度学习”。


授课专家简介:孙剑西安交通大学数学与统计学院教授、博士生导师,国家级青年人才计划入选者。长期从事人工智能(尤其是图像和医学影像分析)的基础模型与算法研究,相关成果发表于IEEE TPAMI, IJCV, MIA, NeurIPS, CVPR, ICCV,MICCAI等;曾在微软亚洲研究院、法国巴黎高师、Inria等做博士后或访问学者;获陕西省自然科学奖一等奖、中国工业与应用数学学会优秀青年学者奖;担任计算机视觉权威期刊IJCV编委,重要国际会议ICCV/ECCV/MICCAI领域主席;担任教育部科技委委员。


课程二 元学习 10.5学时)

课程简介:元学习是近年来逐渐蓬勃兴起的新型机器学习研究方向,旨在解决机器学习方法论自动化构建与设置这一瓶颈问题。由于其在诸多应用任务上呈现出的强大应用潜力,这一研究方向吸引了越来越多领域学者的关注。本课程将通过与传统机器学习的基本概念与内涵对比,对相应元学习的概念与内涵进行深入阐释,突出其相比传统机器学习的内在关联、演进思想及变革特征,并分析其对机器学习基本执行模式可能带来的根本性推进与改善。

授课专家简介:孟德宇西安交通大学教授,博士生导师,国家级青年人才计划入选者。任西安交大大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。共发表论文80余篇,其中包括IEEE汇刊论文40余篇,CCF A类会议论文35篇。目前主要聚焦于元学习、可解释深度学习等机器学习与计算机视觉领域的基础研究问题。


课程三 强化学习(线上授课 8学时)

课程简介:强化学习是机器学习的主要子领域之一,关注如何让机器从其所在环境的反馈中学习,从而实现自主适应环境,提高自身的性能。与环境进行交互的特点,使强化学习适合在棋牌游戏等环境中开展学习,并且在游戏中已经取得了超越人类专家的性能水平。此次课程将讲解强化学习的基本概念和主要方法,并将介绍强化学习的一些应用。


授课专家简介:俞扬,博士,南京大学教授,博士生导师,国家级青年人才计划入选者。主要研究领域为机器学习、强化学习。获2013年全国优秀博士学位论文奖、2011CCF优秀博士学位论文奖。发表论文40余篇,包括多篇Artificial IntelligenceIJCAIAAAINIPSKDD等,获得4项国际论文奖励和2项国际算法竞赛冠军。获2020 CCF-IEEE青年科学家奖,入选2018IEEE Intelligent Systems杂志评选的“国际人工智能10大新星”,获2018亚太数据挖掘“青年成就奖”,受邀在IJCAI’18作关于强化学习的“青年亮点”报告。


二、课程安排

时间:321-27

线下:西安交通大学兴庆校区数学楼2-1会议室

线上:腾讯会议ID386 1789 1869 密码:8266

腾讯直播https://meeting.tencent.com/l/aFJ6lFUFxHQM

课程表:



三、报名方式

讲习班不收取任何费用,全国高等院校从事人工智能及最优化方法相关研究的青年教师及在校研究生均可报名参加。计划招生150人,其中线下50人。西安地区学员可选择线上或线下参会,外地学员仅限线上参会。为便于统计参会人员信息,请有意参加的学者通过链接填写报名表并于316前提交https://docs.qq.com/form/page/DZWNIR1dRTUlqT2Zl?_w_tencentdocx_form=1 (若无法填写,请您登录后再填)。


四、联系方式

联系人:白佳宁

办公电话:029-82665627

邮箱:xbty@xjtu.edu.cn

地址:西安交通大学数学与统计学院111办公室

 

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