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为促进人工智能领域的从业者更好地了解本领域学科前沿，开阔视野以及切实地提升学术及技术水平，由中国人工智能学会主办、马上教育（MUST）承办的《人工智能前沿讲习班》第二期“机器学习前沿”专题于2017年3月3-5日在中科院自动化所成功举办。
机器学习领域的著名学者南京大学周志华教授担任学术主任，前来授课的嘉宾均为机器学习领域的一流专家、学者、技术带头人，讲习班现场人气高涨，座无虚席，气氛热烈。
来自清华大学计算机科学与技术系的朱军副教授做了题为《贝叶斯学习前沿进展》的开场报告，北京大学信息技术学院的王立威教授作了《机器学习理论：回顾与展望》；清华大学自动化系的张长水教授讲解了《神经网络的结构优化》；微软亚洲研究院的主管研究员郑宇博士带领学员们探讨了关于《多源数据融合技术及其在时空数据挖掘中的应用》；微软亚洲研究院的首席研究员刘铁岩博士分析了《迎接深度学习的“大”挑战》；南京大学的俞扬副教授讲解了《强化学习前沿》；香港科技大学的郭天佑教授做了题为《Big Machine Learning》的报告；东南大学的耿新教授带领学员们深度探析了《标记分布学习范式》；滴滴研究院副院长、美国密歇根大学终身教授叶杰平博士讲解了《Large scale sparse and low rank learning》，最后北京交通大学于剑教授围绕《聚类理论与算法选讲》做了精彩的报告。
本次讲习班共有来自全国各地的250多名学员参与了现场学习，讲师们的精彩报告激发了学员们极大的学习兴趣和热情，他们在报告结束后团团围在讲师旁边，提出自己的思考和问题，与讲师进行深入的交流。学员们纷纷表示，讲习班的内容设置十分合理、会务服务相当专业，三天的学习时间虽然短暂，但是干货满满，受益匪浅，希望讲习班将来围绕更多的细分领域内进行深入的专题讲授。
3月5日下午，人工智能前沿讲习班第二期圆满结束。《人工智能前沿讲习班》作为人工智能领域学术交流、技术普及的长期平台，接下来将会有更多精彩的主题呈现，欢迎大家随时关注学会的微信公众号。
来源：中国人工智能学会
原文链接：http://caai.cn/index.php?s=/Home/Article/detail/id/293.html
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