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The mathematics behind artificial intelligence and machine learning
应乐兴 教授(斯坦福大学)
2018-07-05  华东师范大学

报告人简介:
应乐兴, 斯坦福大学数学系教授,2004年获库朗研究所 Janet Fabri 博士论文奖,2007年获Sloan基金会研究奖,2009年获美国科学基金会Career奖,2011年获冯康科学计算奖,2013年获James H. Wilkinson奖,2016年获晨兴应用数学银奖。应乐兴教授主要从事偏微分方程快速算法的研究,他综合 Fourier 积分算子、调和分析和并行计算软件等方法在积分方程的快速多极子方法、离散波动问题的快速算法、电子结构计算的快速算法等方面做出了多个原创的和突破性的成果。

报告内容简介:
Artificial intelligence and machine learning (AI/ML) has experienced tremendous development in the past several years, most notably the successes from deep neural networks. In this talk, I will discuss three examples. In each case, I will show how a simple yet beautiful mathematical idea plays a key role in a modern AI/ML algorithm. This talk is intended for a nontechnical audience and we will only rely on some basic calculus and linear algebra.

主持人:谈胜利 教授
主办单位:数学科学学院 科技处