序号 |
讲座题目 |
主讲专家 |
讲座时间 |
讲座地点 |
1 |
生成式人工智能发展现状 |
秦小林 |
10月30日,9:00 |
鸿鹄楼3036 |
2 |
data- driven decision making |
杨翼 |
10月30日,14:00 |
鸿鹄楼3036 |
3 |
AdaBB: Adaptive Barzilai-Borwein Method for Convex Optimization |
杨俊锋 |
10月30日,15:10 |
鸿鹄楼3036 |
4 |
管理科学中的数学优化问题 |
李敏 |
10月30日,16:25 |
鸿鹄楼3036 |
5 |
人工智能支持下的数学创新人才培养探索 |
李俐玫 |
10月31日,10:50 |
鸿鹄楼3036 |
6 |
中飞院太阳集团城网站2017学科专业人才培养思路 |
徐海文 |
10月31日,11:20 |
鸿鹄楼3036 |
讲座对象:全校师生
讲座内容:
01
生成式人工智能作为一种能够创造新数据、文本、图像、音频、视频等多模态的人工智能技术,有别于传统的决策式人工智能。本报告简要介绍生成式人工智能的发展概况,已有的一些行业应用探索实践,最后简述生成式人工智能所面临的一些挑战。
02
讲座将首先讲述大数据决策的研究范式转变,之后以论文“Taylor Approximation of Inventory Policies for One-Warehouse, Multi-Retailer Systems with Demand Feature Information”为例,讲述分销系统中的报童问题,问题中零售商从仓库补充易腐商品,而仓库反过来又从外部来源补充商品。每个零售商的需求依赖于外生特征和随机冲击,决策目标是获得一个数据驱动的库存补充和分配政策,使每个时间段的平均库存成本最小化。
03
以无约束优化问题为背景,回顾了求解无约束优化问题的算法,如梯度算法、牛顿法、拟牛顿法等。接着,杨俊锋教授介绍了研究凸优化问题的自适应Barzilai-Borwein(BB)算法。他详细介绍了通过缩短BB步长,并且为一般的凸优化问题提供BB的一个收敛形式,最后通过设计收敛参数得到相应的自适应BB算法的详细过程。接着介绍了通过改变参数设计出的更广泛的自适应BB算法,展示了如何从理论上证明该算法的收敛性。最后通过数值实验验证了算法的有效性。
04
通过一系列数据向学生说明数学的重要性,引导学生从数字孪生视角重新认识这个世界。让学生认识到数学科技的重要性。报告中分析了数学体系的三个发展阶段,然后带领学生重新认识建模,举出了几个易于学生理解建模过程,告诉学生现在发展的趋势是数字化人才,综合人才,并让学生意识到建模的重要地位。最后,报告总结了数学专业面临的机遇与挑战,希望学生抓住机遇,不惧挑战,迎难而上,创造更美好的未来。
05
介绍
主讲专家简介:
专家1:秦小林,中国科学院成都计算机应用研究所副总工程师,研究员,中国科学院大学教授,博士生导师。四川省学术和技术带头人、省杰出青年基金获得者、天府万人计划入选者、海外高层次留学人才,中国科学院西部青年学者。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、中国科学院STS计划、四川省人工智能重大科技专项等。获省部级一等奖、四川省科技进步二等奖、中国科学院院长优秀奖、中国产学研合作创新奖等。国家科技进步奖、基金委、科技部、工信部、四川等10余省市评审专家。
专家2:杨翼,浙江大学管太阳集团城网站2017副院长,浙江大学求是特聘教授,终身正教授(终身正教授),博士生导师,物流与决策研究所所长,数据驱动决策研究所所长,国家杰出青年基金获得者、教育部青年长江学者、国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者。2011年毕业于香港中文大学系统工程与工程管理学系。主要研究方向包括股票管理、收益管理以及运营在高水平国际期刊上发表论文十余篇,特别是在《管理科学》、《运筹学》、《制造与服务运营管理》、《生产与运营管理》等UT/Dallas24种经济管理类国际公认权威期刊上学术发表论文多篇。承担现国家及省部级课题,担任Naval Research Logisitics和中国运筹学会的英文期刊JORSC (Journal of the Operations Research Society of China)的副主编、运筹学会随机服务与兼容管理分会领导、系统工程学会物流系统工程专业委员会领导、运筹学会智能工业数据解析与优化分会领导等工作。
专家3:杨俊锋,南京大学数学学院教授、博导;河北省邢台市威县人,2003年在河北师范大学数学系获学士学位,2009年在南京大学数学系获博士学位,先后在中国科学院数学与系统科学研究院、Rice大学联合培养;2009年7月起在南京大学数学系工作至今,期间先后在新加坡国立大学、香港中文大学等访学;主要从事数学优化计算方法及其应用研究,代表作发表在Math. Comput.、SIOPT、SISC、SIIMS、JSC、Inverse Prob.、IEEE J Sel Top Signal Process等杂志,设计完成图像复原代码包FTVd、压缩感知解码包YALL1等;入选教育部新世纪优秀人才支持计划、获中国运筹学会青年科技奖、2020至2023年4次入选爱思唯尔中国高被引学者等,先后主持国家自然科学基金青年、面上、优青等项目。
专家5:李俐玫,四川师范大学数学科学学院副教授,硕士生导师,2011年毕业于四川大学,获理学博士学位,四川省海外高层次留学人才。 研究方向为非线性演化方程的分歧、相变、稳定性,流体动力学方程的稳定性。主持国家自然科学基金青年项目1项,四川省教育厅项目1项。已在《Math. Methods Appl. Sci.》、《J. Math. Fluid Mech.》、《Adv. Difference Equ.》、《Chin. Ann. Math. Ser. B》等国内外知名学术期刊上发表学术论文10余篇。先后应邀到美国印第安纳大学(Indiana University, Bloomington)、电子科技大学等高校进行学术访问和合作研究。
注:请提前加入QQ群:752977875,讲座相关事项会在群里通知