周日（3月25日）上午9：00南京线下活动

如今，随着硬件的进步和算法的发展，深度学习已经成功地在图像识别，语音识别，自然语言处理，游戏与博弈等领域取得了突飞猛进的发展，并渗透到我们的日常生活中。那么我们有没有可能将这种技术借鉴到复杂网络的研究之中呢？近年来，人们凭借网络嵌入（Network Embedding）、图卷积神经网络(GraphConvolutional Neural Network)、图注意力模型(Graph AttentionNetwork)等新技术，已经开发了若干图结构上的深度学习算法，并取得了一定的成功。

本讲座将对这些算法及应用，包括各式各样的网络嵌入算法、节点分类问题、链路预测问题、图分类问题、网络动力学预测问题等做一个简单介绍，并对网络上的深度学习算法进行了展望。

张江，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智AI学园创始人，腾讯研究院/阿里研究院/腾云智库专家。主要研究领域包括：机器学习，复杂网络，计算社会科学，已发表国际顶级期刊、会议学术论文数十篇。曾出版过编著：《数字创世纪——人工生命的新科学》、译著：《自然与人工系统的适应》，组织集智俱乐部编写：《科学的极致——漫谈人工智能》《走近2050：注意力、互联网与人工智能》两本广受欢迎的人工智能科普书。

时间：2018年3月25日 9:00 –11:00

地点：南京大学鼓楼校区费彝民楼A座403（南京市鼓楼区汉口路22号）

讲座报名：社会阶层与数字媒体中的注意力流动 | AI&Society南京站

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