本网讯  8月20日，CCF第70期讲习班《机器学习前沿-学科前沿》(ADL70)在我校北校区第六教学楼报告厅开班。此次讲习班由中国计算机学会(CCF)主办，CCF人工智能与模式识别专委会协办，我校信息学院承办。450余名高校师生、研究机构、政府和企业的研究人员前来学习，其中不少学员来自清华、北大等国内985高校，华为、腾讯等知名企业。

学习会现场

本次ADL主席为南京大学计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任周志华教授，副主席为北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任于剑教授，开班仪式由于剑教授主持。我校信息学院院长蒋盛益教授致开幕词，他总结与展望了当前机器学习的发展趋势，并对到场嘉宾和与会者表示感谢与欢迎。周志华教授在发言中以“三个第一”概括此次ADL的突破——第一次由CCF人工智能与模式识别专委会协办，第一次在广州举办，第一次人数突破450人，可谓盛况空前。

周志华教授发言

此次ADL70会期为8月20日-22日，邀请到来自香港科技大学的杨强教授、香港科技大学James Kwok教授、华为诺亚方舟实验室高级研究员吕正东、清华大学计算机系朱军副教授、南京大学计算机系俞扬副教授担任主讲嘉宾，进行五场专题讲座，专题分别为贝叶斯学习前沿、统计学习前沿、深度学习前沿、强化学习前沿、迁移学习前沿。

据悉，ADL(Advanced Disciplines Lectures)作为CCF的品牌活动，首次在广东举办。ADL面向有意提升自己学术能力的青年计算领域专业工作者设立，每年邀请国内外各领域顶级专家担任讲师，深入系统地讲解计算机领域的理论、技术和发展趋势，学员有机会和专家面对面交流。ADL围绕计算领域不同学科方向开设，每年10期，每期2-3天，至今已举办69期。机器学习是目前人工智能的主流研究领域，也是计算机科学中最活跃的研究分支之一。此次讲习班中，多名专家将聚焦机器学习前沿发展的各个重要分支，使参会者在了解学科热点、提高学术水平的同时，增加与机器学习领域顶尖学者之间的学术交流。

与会者认真听讲

附相关专家情况介绍：

ADL70主席周志华教授为CCF 常务理事，CCF 人工智能与模式识别专委会主任，南京大学计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任，主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的研究工作。

副主席于剑教授为CCF理事，CCF 人工智能与模式识别专委会秘书长，北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任，主要从事机器学习，计算智能，图像分析和数据挖掘等研究工作。

杨强作为迁移学习领域的专家，是香港科技大学计算机系新明工程学讲座教授兼系主任，国际人工智能学会的首位华人, 并为IEEE Fellow等多个国际学术协会的Fellow，ACM TIST和IEEE 大数据期刊创始主编，曾任华为诺亚方舟实验室创始主任和 2015年国际人工智能大会(IJCAI)主席，他主要从事人工智能和大数据研究。讲座围绕迁移学习，谈如何利用已有的知识来帮助加速学习新的知识，且系统回顾迁移学习的原理和主要分支，结合深度学习，强化学习技术与其在对话系统，智能推荐中应用，展示迁移学习的应用场景。

James Kwok是统计学习领域的专家，来自香港科技大学，曾获IEEE TNN等多种重要国际期刊会议的论文奖，他在核方法和支持向量机方面的研究在国际上有重要影响。讲座围绕Big Machine Learning，聚焦探讨前沿机器学习方法的应用。

吕正东作为深度学习与自然语言处理的专家，目前担任华为诺亚方舟实验室高级研究员，曾任得克萨斯大学奥斯汀分校博士后研究员，微软亚洲研究院副研究员，主要从事自然语言处理中的深度学习研究。讲座围绕自然语言理解、DL4NLP等，阐述可区分的数据结构和学习模式。

朱军作为贝叶斯学习领域的专家，是清华大学计算机系的副教授，任智能技术与系统国家重点实验室教学副主任、卡内基梅隆大学兼职副教授，主要从事机器学习基础理论、高效算法及相关应用研究，在国际重要期刊与会议中发表学术论文80余篇，担任人工智能与模式识别顶级杂志IEEE TPAMI的编委等多项学术职位。讲座主要介绍贝叶斯方法的前沿进展，包括：正则化贝叶斯、可扩展的分布式和在线推理算法、贝叶斯深度学习。

俞扬作为强化学习领域的专家，是南京大学的副教授，担任IJCAI’15高级程序委员、IJCAI'16宣传共同主席等学术职务，发表多篇关于人工智能的国际顶级期刊和会议论文，主要从事人工智能、机器学习、演化计算研究。讲座围绕强化学习，研究如何让机器通过与环境的交互来自主学习提高性能，在机器人、经济、博弈等领域中的广泛应用，以及在AlphaGo围棋系统中扮演的关键角色。