题 目：从应用到数学 ——统计学习理论浅谈
时 间：2023年3月24日10:00-11:30
地 点：理学院405
主 讲 人：张超 教授
张超，大连理工大学数学科学学院教授，博导。主要从事人工智能基础理论与相关实际应用研究，主要研究方向涵盖：机器学习基础理论、深度学习、生物医学大数据分析、大型装备制造智能运维、数字孪生等领域。发表SCI论文50余篇，其中包括：JMLR、IEEE-TIT、IEEE-TNNLS、NIPS、UAI、AISTATS等人工智能与机器学习顶级期刊与会议；以及SMO、MSSP、JMD、IEEE-IOT、EAAI等工程领域顶级期刊。荣获大连市青年科技之星、星海优青等奖励；多次担任IJCAI、AAAI、ICDM、SDM、CIKM、ICCV-SDLCV等人工智能与数据挖掘领域顶级学术委员会成员。主持1项国家重点研发计划项目课题、3项国家自然科学基金项目。研究成果包括：面向矩阵型数据的人工智能算法理论研究框架、基于人工智能的盾构机运行参数实时监控与施工隧道地质信息重构方法、基于机器学习的多模态数据数字孪生体建模方法。
报告简介
在报告中，张老师将分析机器学习算法在实际应用中面临的主要理论问题，介绍面向机器学习算法的统计学习理论，其中包括：概率集中不等式、函数类复杂度度量、泛化界、PAC学习框架等理论概念，并介绍经典的统计学习理论研究成果，及其在机器学习算法理论分析中的应用。
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