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软件学院迎校庆、促发展系列论坛(之一)——机器学习理论与算法优化

时间:2024年05月10日浏览:

时间:2024年5月14日 下午14:40

地点:软件学院122

报告1

题目:Adan:用于更快优化深度模型的自适应Nesterov动量算法

报告人:林宙辰 国家杰青

专家简介:

北京大学智能学院跨媒体通用人工智能全国重点实验室教授,国家杰出青年科学基金的获得者,科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目的负责人。多次担任ACML、ACCV、CVPR、ICCV、NIPS/NeurIPS、AAAI、IJCAI、ICLR和ICML的领域主席。担任ICPR 2022联合程序主席、ICML 2022、NeurIPS 2022、ECAI 2023、CVPR 2023、ICLR 2024、ICML 2024和NeurIPS 2024的高级领域主席。IAPR、IEEE、AAIA和CSIG会士。

主要研究方向:机器学习和数值优化。发表了300多篇技术论文和5部专著,获得了34000多次谷歌学术引用。

报告2

题目:数据增广图视角下的表示学习理论

报告人:王奕森 国家重大研发计划、重大项目负责人

专家简介:

北京大学博士生导师,主持基金委“下一代人工智能”重大研究计划项目、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题。

主要研究方向:机器学习理论和算法,目前重点关注大模型的理论、安全等。已发表机器学习三大顶会ICML/NeurIPS/ICLR文章50余篇,多篇被选为Oral或Spotlight,获ECML 2021最佳机器学习论文奖、ICML 2021 Workshop最佳论文银奖、CVPR 2021竞赛第一等,研究成果被麻省理工科技评论(MIT Technology Review)和中国中央广播电视总台(CCTV)专题报道。


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