Now, humanity is stepping into the era of intelligence. In the development and improvement of artificial intelligence system, the models, theories and methods of mathematical optimization play an important role. Aiming at the main scientific problems of international mathematics research work, this project plans to invite experts and scholars with profound in the field of sparse optimization and machine learning to guide domestic excellent young and middle-aged mathematical scholars to carry out the cross integration research of sparse optimization and machine learning. Further improve the research level of domestic excellent young and middle-aged mathematical scholars in the fields of high-dimensional statistical data analysis, machine learning and artificial intelligence, and promote the innovation of mathematical methods for optimization problems in the fields of image processing, pattern recognition and computer science. Combining with the research hotspots such as meta learning, trusted machine learning and intelligent optimization methods, we will organize domestic excellent young and middle-aged mathematical scholars to carry out academic lectures and regular discussion meetings, so as to promote the wide applications of mathematical optimization in the information and intelligent era, serve the rapid development of the era and promote social progress.
当今人类正在步入智能化时代,数学优化的模型、理论与方法在人工智能体系的发展与完善中发挥着重要的作用。本项目瞄准国际数学主流的科学问题,拟邀请国内外稀疏优化与机器学习领域具有深厚造诣的专家、学者指导国内优秀中青年数学学者开展稀疏优化与机器学习的交叉融通研究。进一步提高国内优秀中青年数学学者在高维统计数据分析、机器学习、人工智能等领域的研究水平,促进图像处理、模式识别、计算机科学等领域相关优化问题的数学处理方法革新。结合元学习、可信机器学习、智能优化方法等热点问题,组织优秀中青年数学学者开展学术讲座与定期研讨会议,促进数学优化在信息化、智能化时代的广泛应用,服务时代的快速发展与促进社会进步。
稀疏优化与机器学习天元数学高级研讨班以稀疏优化与机器学习为切入点,结合元学习、可信机器学习、智能优化方法等热点研究问题,重点关注稀疏优化与机器学习的新理论与新方法。结合项目批复的时间与新冠疫情的影响,项目实行前期线上调研准备,线下集中短期课程和学员集中线下学习研讨的方式开展。由于项目10月底正式批复,经费12月底划拨依托单位,从11月份计划开展的工作受到新冠疫情影响,推迟到2023年3月份以后开展。本项目现已完成前期的专家联系、部分线上专家研讨与研讨班程序册等相关工作,期待2023年3月份以后全面开展研讨班工作。研讨班工作主要分为四个阶段,第一阶段为短课程。第二阶段为学术讲座。第三阶段为学员与专家、学员之间线下研讨,学员提交报告。第四阶段为遴选5位左右优秀学员作报告学员,专家进行点评并指导。本项目将为从事稀疏优化与机器学习领域的研究者提供学习、研讨与交流的平台,为促进稀疏优化与机器学习的融合发展贡献力量。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
基于 Kronecker 压缩感知的宽带 MIMO 雷达高分辨三维成像
低轨卫星通信信道分配策略
一种改进的多目标正余弦优化算法
三级硅基填料的构筑及其对牙科复合树脂性能的影响
机器学习与优化方法高级研讨班
机器学习与数学优化高级研讨班
机器学习的数学理论与应用天元数学高级研讨班
辛几何与拓扑场论高级研讨班