学习最优化方法专题讲习班 (第一轮通知)

来源: 发布时间:2024-06-24 13:39:45 阅读量:1241

学习最优化方法专题讲习班

(第一轮通知)

 

由中国科学院大学和中国运筹学会(ORSC)数学与智能分会联合主办的“学习最优化方法专题讲习班”将于 2024826-829日在重庆举办。该讲习班围绕人工智能求解优化问题的新科学范式---学习最优化(AI for Optimization)展开。学习最优化这个研究领域在国内还不够普及,非常有必要推广此研究方向,让更多的学生和青年学者加入进来,了解此领域的发展前沿以及研究此领域的相关人工智能方法。讲习班分为两个阶段,第一阶段是短期课程12学时,第二阶段专家系列报告。共计招收学员70名,中国运筹学会会员优先录取。

注:本讲习班不收注册费和相关学习费用,住宿和差旅费自理。

一、研讨班日程

1. 报名参加讲习班的学员,请按照通知的附件1填表,并在2024年7月26日之前发邮件至aiforoptimization@163.com,主办方将于2024年7月31日--8月10日之间发录取通知。

2. 2024年8月26日报到,8月27日-28日短课程,28日-29日系列报告。

3. 报到地点:重庆师范大学大学城校区国风楼一楼(重庆市沙坪坝区大学城中路37号)

二、短课程内容

课程名称:生成模型简介

主要内容:生成模型是过去几年机器学习的一大重点:从早期的对抗生成网络(GAN)到流模型(flows)再到近期的扩散生成式模型(diffusion),并催生了一些广为人知的产品(GPT,stable diffusion,SORA等)。通过这门短期课程 (共12学时),我们会对生成模型做一个简要的介绍。课程分为三个部分:首先学习生成模型的必要背景,基本原理以及一些基础模型(4学时),然后详细讨论近期比较流行的扩散生成式模型(4学时),最后我们简单介绍一些相关的应用以及未来可能的研究方向(4学时)。

主讲教师介绍:

于耀亮,滑铁卢大学计算机科学学院的副教授,加拿大向量研究院(Vector Institute)的 CIFAR人工智能主席和安大略省早期研究者奖(Early Researcher Award)获得者。他从复旦大学获得学士学位,自艾伯塔大学计算机科学系获得博士学位,并在卡内基梅隆大学完成了两年的博士后研究。他的主要研究兴趣包括生成模型、凸和非凸优化、可信机器学习,以及在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

三、邀请报告专家

 

序号

姓名

单位

职称

1

陈旭瑾

中国科学院数学与系统科学研究院

研究员

2

高卫国

复旦大学

教授

3

郭田德

中国科学院大学

讲席教授

4

黄坚

香港理工大学

讲座教授

5

蒋树强

中国科学院计算技术研究所

研究员

6

骆顺龙

中国科学院数学与系统科学研究院

研究员

7

孙德锋

香港理工大学

讲座教授

8

孙建永

西安交通大学

教授

9

王兆军

南开大学

教授

10

张国川

浙江大学

教授

11

张立卫

东北大学

教授

12

赵克全

重庆师范大学

教授

 

中国运筹学会数学与智能分会

          2024年6月21日

相关文件下载: