題目一：Mathematicsin Machine Learning
内容簡介：Thistalk intends to present the main mathematical knowledge and methodsinvolved in machine learning. It begins with an introduction tomachine learning and its applications, and discusses the far-reachingimpact that machine learning can have. The main part of the report isto use support vector machines, generative adversarial networks,speech recognition, PageRank, deep neural networks as examples tointroduce the mathematics in machine learning, emphasize theimportant role of mathematics in artificial intelligence. Finally,the basic mathematics courses involved in machine learning areintroduced, and the curriculum system and development direction ofmathematics majors are discussed.
報告人：張海樟
報告人簡介：中山大學珠海校區數學學院教授，中山大學逸仙學者。研究興趣包括學習理論、應用調和分析和函數逼近。在機器學習的數學基礎方面取得了多項原創性成果。代表性工作有再生核的Weierstrass逼近定理、再生核巴拿赫空間理論、深度神經網絡的收斂性理論。主要工作發表于Journalof Machine Learning Research、Appliedand Computational Harmonic Analysis、NeuralNetworks, Neural Computation、Neurocomputing、Journalof Approximation Theory等，單篇最高他引超過300次。主持包括優秀青年基金在内的多項國家和省部級基金。
題目二：GraphNeural Networks: Algorithms and Theory
内容簡介：現實生活中有很多場景的數據是定義在具有複雜拓撲結構上的圖數據。圖數據自然地表達了實際生活中的數據結構。然而，圖數據中每個節點的局部結構各異。例如：社交網絡中的節點之間具有有向連接，引文網絡中作者和引文的異質連接，政治關系網絡中的正負傾向帶符号連接等等。這些圖的多樣性給圖神經網絡模型的設計帶來了全新的挑戰。與此同時，在大數據時代，很多實際應用中的圖含有百萬甚至千萬級别的節點，例如：社交網絡中的用戶網絡，推薦系統中的用戶商品網絡等等。對這些大規模圖開展研究具有很大的挑戰。本報告将針對若幹關于圖卷積神經網絡的相關核心問題：半監督多分類情形的淺層圖神經網絡的理論以及多尺度圖卷積神經網絡，給出相關算法和理論分析。
報告人：蔡佳
報告人簡介：廣東财經大學數字經濟學院教授，博士生導師，主要研究方向為統計學習理論、機器學習。2009年8月畢業于香港城市大學數學系。2009年-2015年曾數次訪問香港城市大學，2017年2月-2018年2月訪問美國紐約州立大學奧爾巴尼分校。2013年2月-2016年12月獲聘為廣東财經大學“卓越青年教師”校長特聘教授，2019年6月破格晉升為教授，2019年12月入選廣東青年人才。現擔任中國工業與應用數學學會大數據與人工智能專委會委員、金融科技與算法專委會常務委員，廣東省計算數學學會常務理事，廣東省計算機學會大數據專委會委員。已在國内外著名期刊《Appliedand Computational Harmonic Analysis》，《IEEETransactions on Neural Networks and Learning Systems》，《NeuralNetworks》，《NeuralComputation》,《Journalof Multivariate Analysis》，《EngineeringApplications of Artificial Intelligence》，《Neurocomputing》,《CognitiveComputation》，《中國科學》(中英文版)以及計算機領域的IJCNN，ICONIP，ICDM等著名會議發表(含已接收)SCI、EI檢索論文近30篇。主持和承擔國家自科(青年，面上)、國家社科重點項目、香港資助局科研項目，國家統計局重點項目，廣東省自然科學基金，教育部人文社科，廣州市科技計劃等合計20餘項，獲批軟件著作權3項。
時 間：2023年11月22日（周三）下午14：45開始
地 點：騰訊會議：386-673-595
熱烈歡迎廣大師生參加!
2023年11月20日
