香港中文大学范凤磊将于6月27日至7月19日来我校，讲授“与国际高水平学者共建研究生课程”——《人工智能的前沿数学基础》（课程编号：MA64074）。真诚欢迎老师和同学前来体验世界一流大学的授课方式，并与名师现场交流。
课程简介：
虽然以联结学派为代表的深度学习是人工智能的主流方法，但本课程不会只关注深度学习。本课程将探讨人工智能不同模式的基本原理、方法、技术和工具。内容包括i) 人工智能的历史和观点； ii) NeuroAI，人工智能和神经科学的融合； iii) 启发式搜索方法，例如经典搜索和对抗性搜索； iv) 基于逻辑的系统，例如知识表示、推理技术、命题逻辑、模糊逻辑和一阶逻辑； v) 神经网络、决策树等机器学习方法； vi) 概率推理和不确定性量化； vii) 将这些方法应用于自然语言处理、计算机视觉和医学成像分析等重要领域。
授课时间及地点：
6月27日（周二）上午1-4节，晚上9-12节，一校区诚意213
6月29日（周四）上午1-4节，晚上9-12节，一校区诚意213
7月4日（周二）上午1-4节，晚上9-12节，一校区诚意213
7月6日（周四）上午1-4节，晚上9-12节，一校区诚意213
主持：王文龙
范凤磊简介：
范凤磊研究方向为深度学习理论，建模与应用。主要研究成果发表于人工智能领域和图像处理领域的旗舰杂志如IEEE TNNLS, IEEE TMI, IEEE TCI, IEEE TAI, 代表作为基于二阶神经元的深度学习体系和神经网络宽度深度对称性。据 Google Scholar 统计，其工作已被麦克阿瑟天才奖得主兼加州理工大学教授Colin Camerer、ACM 会士C.-C. Jay Kuo、美国工程院院士Charbel Farhat、IEEE会士Michael Unser等人引用500余次。范凤磊曾在顶级会议AAAI2023组织tutorial，获得广泛关注和好评，并受邀担任中科院二区杂志Frontiers in Human Neuroscience 特刊“ Brain Imaging, Stimulation, and Analysis”的客座编辑。范凤磊读博期间获得IBM AI Horizon Scholarship的资助，并受邀前往麻省理工学院-IBM人工智能实验室实习。其博士论文亦被国际神经网络协会（INNS）授予2021年博士论文奖（每年仅授予一名）。