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论坛主题

优化算法论坛

论坛讲者

王卓琳,清华大学自动化系直博二年级在读,本科毕业于北京师范大学电子信息科学与技术学院。目前主要研究方向为Robust Optimization 以及 Distributionally Robust Optimization理论及其应用。

张家绮,清华大学自动化系直博三年级在读,本科毕业于北京交通大学自动化系。目前主要研究方向为分布式优化理论及应用。以第一作者发表过IEEE TAC, TCNS等期刊论文以及ACC, IFAC, CDC等会议论文。获得过清华大学研究生国家奖学金。

时间

2018年11月25日(周日)

下午2:00 -- 4:00

地点

中国科学院自动化研究所

论坛内容简介

1.王卓琳部分:

题目:基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用。

摘要:robust optimization 以及 distributionally robust optimization算法是目前优化算法领域的研究热点,同时,随着如今大数据的发展,如何利用获得的大量数据解决优化问题也是robust optimization 中研究的一个重点问题。此次分享将介绍distributionally robust optimization的基本概念以及如何利用数据对问题进行求解,最后介绍其在机器学习等多个领域的应用。

Spotlight(突出点):1.如何利用大数据更好的解决优化问题;2.极速了解分布式鲁棒优化算法的前世今生;3.分布式鲁棒优化如何在具体应用中大放异彩。

2.张家绮部分:

题目:分布式优化算法及其在多智能体系统与机器学习中的应用。

摘要:分布式优化理论和算法是多智能体系统研究的一个热点,并逐渐受到了机器学习领域的关注。比如利用多个GPU或者多台机器训练一个神经网络就可以建模成一个分布式优化问题。此次分享将介绍分布式优化的基本概念,分类,一些经典算法以及我们在这上面的一些工作,并讨论如何将分布式优化应用在大规模机器学习或者深度学习问题中。

Spotlight(突出点):1.深入浅出纵览分布式优化算法;2.探究分布式优化算法在机器学习中的重要作用。

报名方式

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活动名额

1. 为确保小范围深入交流,本次活动仅接受30 位用户入场(不收取任何费用);

2. 活动采取审核制报名,我们将根据用户研究方向与当期主题的契合度进行筛选,通过审核的用户将收到确认邮件;

3. 如您无法按时到场参与活动,请于活动开始前 24 小时在AIDL微信公众号后台留言告知,留言格式为放弃报名 + 报名电话。无故缺席者,将不再享有后续活动的报名资格。

SFFAI招募

现代科学技术高度社会化,在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了SFFAI这个公益活动。SFFAI每周举行一期线下活动,邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果,使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。

SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展,将对线下讨论的内容进行线上传播,使后来者少踩坑,也为讲者塑造个人影响力。

SFFAI还将构建人工智能领域的知识树(AI Knowledge Tree),通过汇总各位参与者贡献的领域知识,沉淀线下分享的前沿精华,使AI Knowledge Tree枝繁叶茂,为人工智能社区做出贡献。

这项意义非凡的社区工作正在稳步向前,衷心期待和感谢您的支持与奉献!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181119G1HCS500?refer=cp_1026
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