概览

黄坚，香港理工大学，讲席教授

AI for Statistics and Data Science

荆炳义，南方科技大学，讲席教授

大模型训练中动态数据探究

王汉生，北京大学，教授

Doubly Smoothed Density Estimation with Application on Miners’ Unsafe Act Detection

张志华，北京大学，教授

Mathematics of Data Science

时间及地点

时间：2024年11月12日上午9点-11点

腾讯会议：402-313-900

具体信息

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主讲人

黄坚

报告题目

AI for Statistics and Data Science

个人简介

Chair Professor of Data Science and Analytics in the Departments of Data Science and AI, and Applied Mathematics at The Hong Kong Polytechnic University. He earned his Ph.D. in Statistics from the University of Washington in Seattle. His current research interests include machine learning, deep generative models, representation learning, large model statistics, and AI for science. He has published extensively in the fields of Statistics, Biostatistics, Machine Learning, Bioinformatics, and Econometrics. He was designated a Highly Cited Researcher in the field of Mathematics by Clarivate from 2015 to 2019. He was also included in the list of the top 2% of the world's most cited scientists by Stanford University from 2019 to 2024. He serves on the editorial boards of the Journal of the American Statistical Association and the Journal of the Royal Statistical Society (Series B). Professor Huang is a Fellow of the American Statistical Association and a Fellow of the Institute of Mathematical Statistics.

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主讲人

荆炳义

报告题目

大模型训练中动态数据探究

个人简介

南方科技大学统计与数据科学系讲席教授，大数据创新中心主任。国家特聘专家，国家自然科学奖二等奖, 教育部长江学者讲座教授，教育部高等学校自然科学奖二等奖。美国统计学会会士 (ASA Fellow)，数理统计学会会士 (IMS Fellow)，国际统计学会当选会士 (ISI Elected Member)，中国现场统计学会多元分析委员会理事长。先后分别担任多个国际学术期刊副主编。研究兴趣包括：概率统计、计量经济、网络数据、机器学习、生物信息，大模型等领域。在概率统计、机器学习、人工智能等方向顶级期刊及顶会发表论文百余篇。与业界有丰富的合作经验。

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主讲人

王汉生

报告题目

Doubly Smoothed Density Estimation with Application on Miners’ Unsafe Act Detection

个人简介

北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系，教授，博导。国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长，美国数理统计协会（IMS）Fellow，美国统计学会（ASA）Fellow，国际统计协会（ISI）Elected Member。先后历任10个国际学术期刊副主编（Associate Editor / Editor）。国内外各种专业杂志上发表文章180+篇，并合著有英文专著共1本，（合）著中文教材4本。爱思唯尔中国高被引学者学者（数学类，2014—2019；应用经济学类：2020；统计学类：2021—2023）。

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主讲人

张志华

报告题目

Mathematics of Data Science

个人简介

北京大学数学科学学院教授，北京大学计算机学院兼职教授。主要从事统计学、机器学习与理论计算机科学领域的研究和教学。曾多次担任NeurIPS、 ICML、ICLR 等国际重要人工智能和机器学习会议领域主席。是国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research的执行编委，CSIAM Transactions on Applied Mathematics编委。中国现场统计研究会机器学习分会理事长。已在COLT、NeurIPS、ICML、ICLR、IJCAI、AAAI、AISTATS、UAI、MLSys、KDD、CVPR、ACL、EMNLP等机器学习与人工智能领域会议发表论文100多篇，并著有《深度强化学习》，组织翻译了《深度学习》和《人工智能：现代方法》经典教材。开放有《机器学习导论》、《统计机器学习》、《深度学习》和《强化学习》等网上公开课。

主 办：

中国人民大学统计学院

中国人民大学应用统计科学研究中心

承 办：

《Journal of data science》编辑部