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机器学习联合研讨计划(2020-2021)

http://www.smartchair.org/hp/JSML2020 中国合肥/北京/上海   2020年 10月24日 ~ 2021年 6月30日

机器学习联合研讨计划(2020-2021)

一、总体目标
本联合研讨计划旨在选拔国内一流大学中具备扎实理论基础和学术素养的优秀学生,整合国内外优质的教学和科研资源,创造全球顶级的学习和科研环境及科研平台,尽快把学生培养成为机器学习以及相关领域领域最优秀的青年人才,并为参与单位人工智能基础研究团队储备人才。

二、参加单位
北京大学、清华大学、中国科技大学、复旦大学、上海交通大学

三、研讨内容
机器学习的基础理论、模型和算法,在科学和工程领域(物理、化学、材料、生物、经济、工程、控制等)的应用,在传统AI 领域(音乐、图像、视频、自然语言等)的应用,在科学计算(组合优化、微分方程等)领域的应用。

四、招收对象
1)在校本科大四学生;
2)研究生一年级学生;
3)具有扎实理论基础和优秀科研能力的在校本科大三学生也可申请。

五、招生要求
1)具有良好的政治素养和高度的社会责任感;
2)有志于从事机器学习的学习和研究,有一定的科学献身精神;
3)具有扎实的数学基础和编程基础,要求掌握Python;
4)具有较强的团队合作精神;
5)如已经确定研究生导师,则需要经导师同意,方能参加该计划。

六、初步计划
1)自学阶段:学会简单的、基础的机器学习方法,为期一个月。
2)高级研讨班:组织国际上活跃在机器学习领域最前沿研究人员对最重要的领域做全面的、深刻的介绍,并组织讨论。
研讨班分基础班和应用班。基础班主要研讨理论、模型和算法方面的问题。应用班主要研讨具体的应用。研讨班时间安排在周末上午。每次研讨班由1-2位主讲老师进行60-90分钟的教学,然后是30-60分钟的讨论。
3)主题研讨班:每个学生参加1-2个主题研讨班。
拟先开设如下主题研讨班:有监督学习(鄂维南)、动力系统与机器学习(李千骁)、分子模拟(张林峰)、控制论和高维微分方程(韩劫群)。陆续增加其它主题研讨班,如强化学习、生成模型、低维微分方程等。
4)研讨小组:针对每个学生的兴趣,组织最强的指导小组。
通常指导小组由学生在国内的导师和该领域的专家组成,尽可能为学生赢得一流的研究机会。研讨小组视每个学生的实际情况而定,有些学生可以早开始。