时间：2024年5月14日 下午14：40
地点：金沙122
报告1
题目：Adan：用于更快优化深度模型的自适应Nesterov动量算法
报告人：林宙辰 国家杰青
专家简介：
北京大学智能学院跨媒体通用人工智能全国重点实验室教授，国家杰出青年科学基金的获得者，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目的负责人。多次担任ACML、ACCV、CVPR、ICCV、NIPS/NeurIPS、AAAI、IJCAI、ICLR和ICML的领域主席。担任ICPR 2022联合程序主席、ICML 2022、NeurIPS 2022、ECAI 2023、CVPR 2023、ICLR 2024、ICML 2024和NeurIPS 2024的高级领域主席。IAPR、IEEE、AAIA和CSIG会士。
主要研究方向：机器学习和数值优化。发表了300多篇技术论文和5部专著，获得了34000多次谷歌学术引用。
报告2
题目：数据增广图视角下的表示学习理论
报告人：王奕森 国家重大研发计划、重大项目负责人
专家简介：
北京大学博士生导师，主持基金委“下一代人工智能”重大研究计划项目、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题。
主要研究方向：机器学习理论和算法，目前重点关注大模型的理论、安全等。已发表机器学习三大顶会ICML/NeurIPS/ICLR文章50余篇，多篇被选为Oral或Spotlight，获ECML 2021最佳机器学习论文奖、ICML 2021 Workshop最佳论文银奖、CVPR 2021竞赛第一等，研究成果被麻省理工科技评论（MIT Technology Review）和中国中央广播电视总台（CCTV）专题报道。
