学习最优化方法专题讲习班 （第一轮通知）

学习最优化方法专题讲习班

（第一轮通知）

由中国科学院大学和中国运筹学会（ORSC）数学与智能分会联合主办的“学习最优化方法专题讲习班”将于 2024年8月26-8月29日在重庆举办。该讲习班围绕人工智能求解优化问题的新科学范式---学习最优化（AI for Optimization）展开。学习最优化这个研究领域在国内还不够普及，非常有必要推广此研究方向，让更多的学生和青年学者加入进来，了解此领域的发展前沿以及研究此领域的相关人工智能方法。讲习班分为两个阶段，第一阶段是短期课程12学时，第二阶段专家系列报告。共计招收学员70名，中国运筹学会会员优先录取。

注：本讲习班不收注册费和相关学习费用，住宿和差旅费自理。

一、研讨班日程

1. 报名参加讲习班的学员，请按照通知的附件1填表，并在2024年7月26日之前发邮件至aiforoptimization@163.com，主办方将于2024年7月31日--8月10日之间发录取通知。

2. 2024年8月26日报到，8月27日-28日短课程，28日-29日系列报告。

3. 报到地点：重庆师范大学大学城校区国风楼一楼（重庆市沙坪坝区大学城中路37号）

二、短课程内容

课程名称：生成模型简介

主要内容：生成模型是过去几年机器学习的一大重点：从早期的对抗生成网络（GAN）到流模型（flows）再到近期的扩散生成式模型（diffusion），并催生了一些广为人知的产品（GPT，stable diffusion，SORA等）。通过这门短期课程 （共12学时），我们会对生成模型做一个简要的介绍。课程分为三个部分：首先学习生成模型的必要背景，基本原理以及一些基础模型（4学时），然后详细讨论近期比较流行的扩散生成式模型（4学时），最后我们简单介绍一些相关的应用以及未来可能的研究方向（4学时）。

主讲教师介绍：

于耀亮，滑铁卢大学计算机科学学院的副教授，加拿大向量研究院（Vector Institute）的 CIFAR人工智能主席和安大略省早期研究者奖（Early Researcher Award）获得者。他从复旦大学获得学士学位，自艾伯塔大学计算机科学系获得博士学位，并在卡内基梅隆大学完成了两年的博士后研究。他的主要研究兴趣包括生成模型、凸和非凸优化、可信机器学习，以及在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

三、邀请报告专家

中国运筹学会数学与智能分会

          2024年6月21日