万哲先实验班系列报告之人工智能与最优化

作者:计省进
来源:研究生与科研工作办公室
发布时间:2022-07-01
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      今邀请中国科学院大学郭田德讲席教授来我校万哲先数学实验班(暑期学校)作学术报告,届时将与我校有关专家学者进行学术交流。欢迎广大师生踊跃参加!

 

报告题目:人工智能与最优化

报告时间:202274日(周一)上午9:00-10:00

报告地点:15#南楼505(线上--腾讯会议 ID935-3278-3794)

 

附件:郭田德教授简介

 

                           数学与统计学院

                           科学技术处

                           2022 629

附件

郭田德教授简介

 

郭田德,博士,中国科学院大学 讲席教授(chair professor)、二级教授,中国科学院大学数学科学学院副院长,中国科学院数学与系统科学研究院优化与应用研究中心副主任,中国科学院大数据挖掘与知识应用重点实验室副主任,中国运筹学会副理事长,中国工业与应用数学会常务理事。主要的研究方向包括最优化的理论与算法、组合优化人工智能求解方法、生物特征识别、机器学习的理论与应用等。近几年在国内外学术刊物上发表论文多篇、申请专利多项,先后主持了科技部863项目和科技支撑计划项目、国家基金委面上项目、重点项目和重大项目课题、中国科学院重要方向项目。先后获得北京市科学技术奖三等奖、公安部科学技术奖二等奖、中国运筹学会科学技术奖一等奖、国际运筹学联合会运筹学发展奖二等奖(IFORS prize for OR in development, Runner-up)、中国科学院教育教学成果奖一等奖和特等奖。

 

摘要:数学是人工智能关键的支撑学科之一,现在所谓的人工智能技术都是建立在数学模型之上的,从建模、解释到实现都离不开数学,并且几乎用到了现代数学的各个分支。人工智能在本质上是一个最优化过程,人工智能技术的最后几乎都是回到最优解问题上。另一方面,随着人工智能,特别是深度学习的兴起,学习类方法在许多领域取得了巨大的成功,极大的促进了学科的发展。同样,人工智能技术也必将对最优化学科发展产生重大影响。

本报告首先简要介绍人工智能的一些数学基础,强调数学对人工智能的支撑作用。然后先以最优化计算方法为例,分析数值最优化计算方法的一般形式和特点,并与学习类方法进行比较,提出学习最优化方法的设计思路。最后,以组合最优化为例,对该类方法的设计原理进行阐述。本报告将从新的视角设计最优化方法,并由此引出学习最优化方法。这是一个全新的研究方向,希望为最优化方法的设计和理论开辟一个新的研究范式。

责任编辑:刘洁