学　术

　　本次“学术沙龙”活动教师发展中心邀请了新加坡科技研究局高性能研究所周天异博士，就其“白盒优化——可微编程”等方面的研究作分享。具体安排如下，欢迎感兴趣的师生参加。

　　一、主　题：白盒优化——可微编程

　　二、主讲人：周天异　博士

　　三、时　间：2018年11月9日（周五）10:30-11:30

　　四、地　点：清水河校区宾诺咖啡

　　五、主持人：计算机科学与工程学院（网络空间安全学院） 段立新 教授

　　六、内容简介：

　　“深度学习已死，可微分编程万岁”——最近深度学习三巨头之一Yann LeCun发表这个惊人的言论。“可微编程”(Differential Programming, DP)的核心任务是，研究员写少量高层次代码从而实现从数据输入端到输出端的预测。实际上，现在研究的深度学习正是通过组装参数化功能模块网络，并用某种基于梯度的优化方法训练它们，来构建一类新算法或者软件。

　　深度学习虽然在很多领域取得了极大的突破，但是随之伴随的黑盒智能、可解释性差等质疑让深度学习算法红利在不断地被榨干。可微编程不同于现在所研究的深度学习， 它作为衔接传统算法与深度学习之间的桥梁为深度算法提供可解释性，将成为打开深度学习黑盒子的一大利器。

　　七、主讲人简介：

　　周天异，目前在新加坡科技研究局高性能研究所担任Scientist 职位，并且负责带领AI for security的研究团队。主持或者参与各种机器学习的项目包括基于视觉的机场海关安全检查等等。曾经在美国硅谷的索尼研发中心担任高级研发工程师，并且负责公司无人车项目的视觉感知部分。发表20余篇国际顶级期刊 (中科院一区)和会议文章(CCF A类)，包括AAAI，IJCAI，CVPR，TIP，TNNLS等。曾获ACML 2012 最佳海报奖和 BeyondLabeler workshop on IJCAI 2016 最佳论文奖，获ECCV 2016 最佳论文提名和 NIPS 2017最佳审稿人。

　　八、主办单位：人力资源部教师发展中心

　　　　承办单位：计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　人力资源部教师发展中心

                              2018年11月5日