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中国科学院院士、西安交通大学徐宗本教授应邀来校访问讲学
2018年12月17日 11:56 来源: 作者:   阅读次 上传:管理员 组别:管理组
  
 

20181215,应我校邀请,国内计算机界知名专家、中国科学院院士、西安交通大学徐宗本教授专程莅临我校访问讲学,并在逸夫科技楼学术报告厅为我校师生做题为“人工智能与最优化:融通共进的时代”专题学术报告。报告会长江学者、重庆邮电大学研究生院院长王国胤教授主持。来自重庆市部分高校、企事业单位、重邮近300名师生代表聆听了报告。

报告会前,李林校长会见了徐院士,双方进行了友好交流。双方就大数据、人工智能、认知计算、物联网等计算机学科当前热点研究问题、双方科学研究及产学研合作等方面内容进行了广泛探讨,并就今后进一步开展协同创新和人才培养等进行了深入交流。李校长希望徐院士通过此访,指导和帮助我校开展“大数据”、人工智能域的研发,密切两校在相关学科领域的全方位合作,促进我校科技创新能力的提升。徐院士对有机会来我校访问交流感到高兴,对我校智能科学技术专业建设、人才培养、产学研工作进行了指导,并表示愿意以此访为契机,继续关心、支持我校在大数据、人工智能等相关领域的科学研究和学科建设工作,积极推动我校“双一流”学科建设和“一场所两高地”建设。

1215上午,“人工智能与最优化:融通共进的时代”专题学术报告会正式开始。徐院士的报告首先回顾了人工智能领域科学研究的发展历程,围绕人工智能问题的由来与新一代人工智能的关键技术进行了阐述,并指出人工智能是实现智能化的主要途径,主要包括大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、类脑智能等多个方面。接下来,徐院士讲解了人工智能中的最优化问题,并给出了数据智能/机器学习这两类人工智能典型范式,并详细讲解了深度学习、强化学习算法、AlphaGo这三类种数据智能的基本模型。接下来,徐院士重点介绍了全局优化策略、局部搜索、基于黑箱的L2L、模型驱动的L2LmL2L测试、算法测试这几大类全局优化问题的人工智能方法,并结合典型应用案例,对多种方法及算法进行了对比并得出相关结论。在解决超参数问题的人工智能方法方面,徐院士分别从优化中的超参数问题为AI提供了新思路、压缩感知为解决超参数问题提供了新方法、ADMM-NetHyperAdam和深度学习算法等多个角度和层次阐述了运用模型驱动的AI方法解决建模与优化算法中的超参数问题、如何运用ADMM-Net实现从数据中学习超参数的方法,以及HyperAdam如何针对深度学习实现从问题中学习超参数的方法。接下来,徐院士讲解了如何运用棋局表示、知识网络、搜索策略等关键技术实现求解TSP问题的类AlphaGo方法。最后,徐院士对人工智能与最优化研究领域进行了展望,徐院士指出,当前正在发生从已有的研究在解决问题层面(学生层面),到新一代人工智能从学习方法论的角度解决问题(老师层面)的变革,在这次变革中更需要“教学相长”的模式。新一代人工智能领域研究刚刚开始,蕴含着无穷机会,尚有不少核心科学问题亟待广大优秀学者师生解决。

王国胤教授在总结讲话中谈到,徐院士的报告内涵丰富、理论性强,结合人工智能、大数据等当前热门研究领域方向及认知计算系统进行了深入浅出的讲解阐述。本次报告对于广大师生紧跟计算机科学前沿,夯实理论基础,开拓学术视野,更好地开展科研具有极强的现实指导意义,让与会嘉宾和广大师生领略了国内顶级学术大师的风采。通过今天的宝贵学习机会,也让我校广大师生明确今后的发展目标,增添了动力,把我们所学理论知识变成为服务社会的应用技能,人工智能领域中尚有很多领域有待广大学者师生积极进取、勇敢开拓。希望在座师生以徐院士为目标和榜样,取得更多丰硕学术成果,提升我校计算机学科整体科研水平。

徐宗本,中国科学院院士,数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授。主要从事应用数学、智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。曾提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要基础;发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出基于视觉认知的数据建模新原理与新方法,形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法, 并广泛应用于科学与工程领域。曾获陈嘉庚科学奖(信息技术)、国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、中国CSIAM苏步青应用数学奖、陕西省基础研究重大贡献奖, 并在世界数学家大会上作45分钟特邀报告。曾任西安交通大学副校长。现任中国科学院信息技术科学部副主任、西安交通大学西安(国际)数学与数学技术研究院院长、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任,国家大数据专家咨询委员会委员、国家新一代人工智能开放创新平台及战略咨询委员会委员。

 

 

                                 (计算机科学与技术学院   供稿)