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暑期国际学堂《深度神经网络和机器学习中的数学基础和一些核心问题》顺利结课
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       2022年7月21日,数学与统计学院暑期国际讲堂《深度神经网络和机器学习中的数学基础和一些核心问题》课程圆满结束。本课程由美国田纳西大学数学系副主任凤小兵教授主讲,自7月12日开课,共16课时,共计109位本科和研究生参与了本课程的学习,同时该课程也吸引了众多老师前来旁听讨论。

       在科技飞速发展的今天,人工智能已成为一个家喻户晓的科技名词。作为人工智能的基础,神经网络与机器学习领域已然成为一个备受关注的研究课题。本课程意在从数学的角度出发,向同学们展现“为机器赋予智能”背后的逻辑与原理,以及这一领域将来可能的发展方向。

图1课程安排

       凤小兵老师将课程分为了六个专题来讲解(如图1),主要可以将其分为三个部分:第一部分为机器学习的数学基础,通过一些基本数学术语来搭建起描述机器学习的数学框架;第二部分开始深入介绍人工神经元、神经网络的性质;将神经网络描述清楚后,便是第三部分——如何通过神经网络来实现机器学习。在凤小兵老师循序渐进的叙述下,老师与学生们逐渐对机器学习有了全面的了解。

图2凤老师为大家答疑

       凤小兵老师授课逻辑严谨,细致认真,课堂内容讲授完毕后,还延长时间为大家答疑解惑,并结合自身深厚的研究经历,针对老师与同学们提出的问题与大家展开了热烈的讨论,使得同学们不仅对自身的问题有了清晰的认识,也了解到了该领域的很多热点话题,收获颇丰。

       专家简介:

       凤小兵,美国田纳西大学数学终身教授,现任数学系系主任,曾任数学系副系主任,数学系研究生学部主任。1983年和1985年分别获西安交大计算数学学士和硕士学位,1992年获美国普度大学(Purdue University)应用和计算数学博学位。 凤小兵教授长期从事线性,特别是非线性确定和随机偏微分方程及其数值解法与算法的研究,并取得了一系列国际领先的成果。在“SIAM Review”,“SIAM J.Numerical Analysis”, “Mathematics of Computation”,“Numerische Mathematik”,”Transaction of AMS”,“Calculus of Variation and PDEs”等国际一流专业学术期刊上发表论100余篇。

图文:魏杰、郑宇

审稿:肖曼玉

审核:都琳