机器学习和大数据在复杂性科学中的应用 | 暑期5天集训,集智全程直播-集智俱乐部

由北京计算科学研究中心(CSRC)主办的《机器学习和大数据在复杂性科学中的应用》暑期培训班在7月27日-31日举办。本次培训名师云集,多位知名学者上阵,分享他们在机器学习、大数据、复杂系统等交叉领域的核心理论与实操技能。
 
集智俱乐部将对培训课程进行免费直播。



培训信息


  1. 培训时间:2020年7月27日~7月31日

  2. 培训方式:网上授课,中英文授课+程序演示

  3. 面向相关领域的研究生、高年级本科生

  4. 课程简介:

    1)机器学习和大数据分析 (A,C):基本概念和方法,压缩感知,深度学习神经网络,建模

    2)复杂性理论与统计物理(B,D):基本概念和方法,实例

    3)脑科学与认知(E):人脑信号处理及学习

    4)大数据与社会科学(G):图神经网络,传播动力学,计算社会科学,推荐系统,链路预测

    5)数据平台建设和数据预处理(H):实例分析

    6)实际应用及操作训练(B,D,F)

  5. 授课教师:

    A:朱占星(北京大学大数据中心),顾险峰(SUNY Stony Brook)

    B:邹文轩(中山大学),Matteo Marsili(ICTP, Italy)

    C:朱占星孙怡帆(中国人民大学),王寿文(哈佛大学医学院)

    D:邹文轩(中山大学),Lenka Zdeborova (CEA Saclay)

    E:张嘉漪(复旦大学),弭元元(重庆大学),毕则栋(青岛大学)

    F:黄海平(中山大学),张潘(中科院理论物理研究所)

    G:张子柯(杭州师范大学),胡延庆(中山大学),严钢(同济大学)

    H:刘闯(杭州师范大学),林伟(复旦大学)



报名注册


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通过集智斑图报名页面,还可以获得本次培训的PPT讲义文件。部分教师已经上传PPT,目前正在持续增补更新中。


培训日程

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CSRC-ICTP联合工作坊


     

7月30日-7月31日(周四、周五)两天下午,北京计算科学中心还将联合意大利国际理论物理中心(ICTP),举办“大数据、机器学习和复杂性研究”联合工作坊,重点展示大数据分析在生命健康、社交网络、脑科学等领域的最新研究成果。

工作坊语言为英文。主题包括:
  • Social network dynamics (epidemiology, crowdsourcing, opinion dynamics)
  • Statistical mechanics in Data Science (algorithmic phase transitions, spin glasses, compressive sensing)
  • Systems Biology (statistical laws in microbiomes, biological networks) Systems
  • Neuroscience (connectomics, avalanche dynamics, grid cells)
 
集智也会对工作坊的分享与讨论做直播。工作坊安排如下:

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组织者与主办方



活动组织者
汤雷翰 (北京计算科学研究中心CSRC)
周昌松 (香港浸会大学)
田亮(香港浸会大学)
周海军(中科院理论物理研究所)
吕琳媛(电子科技大学)
 
主办方
北京计算科学研究中心 复杂系统研究部
 
北京计算科学研究中心于2019年10月、2020年6月组织了两次以复杂系统为主题的研讨会,邀请国内外知名学者分享他们的前沿工作。集智俱乐部做了全程直播,并制作成录播课程,供大家参考:

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https://campus.swarma.org/course/1016?from=wechat

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https://campus.swarma.org/course/1634?from=wechat




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