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學(xué)術(shù)動態(tài)

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“學(xué)習(xí)優(yōu)化(Learning to Optimize)技術(shù)及應(yīng)用”講習(xí)班成功舉辦

10月28日至29日,由國家自然科學(xué)基金重大項目“最優(yōu)化問題的人工智能方法”及其相關(guān)課題資助,中國運籌學(xué)會主辦、重慶國家應(yīng)用數(shù)學(xué)中心和阿里巴巴—決策智能實驗室聯(lián)合承辦的“學(xué)習(xí)優(yōu)化(Learning to Optimize)技術(shù)及應(yīng)用”講習(xí)班在我校國家應(yīng)用數(shù)學(xué)中心順利舉辦。

阿里巴巴達(dá)摩院-決策智能實驗室負(fù)責(zé)人印臥濤及其團隊成員劉佳林、陳瀟涵擔(dān)任講習(xí)班主講教師。講習(xí)班以線下授課和線上直播的方式同步進行,來自清華大學(xué)、浙江大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中山大學(xué)、西安交通大學(xué)、國防科技大學(xué)、四川大學(xué)、重慶大學(xué)等30余家國內(nèi)知名高校和科研院所的120余名線下碩士博士研究生和高校教師學(xué)員,以及4000多名線上學(xué)員參加講習(xí)班學(xué)習(xí)研討。線上直播觀看總量超過1.2萬人次。

為期2天12個課時的課程涵蓋了連續(xù)優(yōu)化和混合整數(shù)規(guī)劃,對L2O技術(shù)展開了深入探討,介紹了通過L2O技術(shù)如何加速優(yōu)化算法和快速估計問題的解,或更改優(yōu)化問題本身使其更適應(yīng)實際應(yīng)用,并通過直觀的示例、MindOptStudio平臺編碼演示和詳細(xì)的實現(xiàn)步驟來闡明了理論概念。授課現(xiàn)場學(xué)習(xí)氛圍濃厚,學(xué)員們熱情高漲,積極提問,與專家們開展了深入的互動交流。本次課程的學(xué)習(xí),將提升學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)在實際應(yīng)用中的影響力,進一步促進傳統(tǒng)優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的交流與合作,促進更多的研究者和學(xué)生深入理解并掌握學(xué)習(xí)優(yōu)化的核心概念和方法。

另悉,30日上午,國家應(yīng)用數(shù)學(xué)中心還聯(lián)合阿里巴巴達(dá)摩院-智能決策實驗室共同舉辦了“Workshop:機器學(xué)習(xí)在運籌決策中的應(yīng)用”學(xué)術(shù)沙龍。學(xué)術(shù)沙龍邀請到阿里巴巴達(dá)摩院-智能決策實驗室負(fù)責(zé)人印臥濤團隊、上海交通大學(xué)教授嚴(yán)駿馳、重慶大學(xué)教授楊知方等,共同分享了應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)提升運籌決策效率的最新研究進展,內(nèi)容涉及求解器研發(fā)、圖上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、電力系統(tǒng)機組組合等領(lǐng)域,研討了機器學(xué)習(xí)在運籌決策加速方面的應(yīng)用示例,并對其發(fā)展前景進行了探討。

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