首届机器学习与统计会议将于2023年8月24日-26日在华东师范大学普陀校区召开，本次会议由中国现场统计研究会机器学习分会主办，华东师范大学统计学院、统计交叉科学研究院、统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室及统计应用与理论研究创新引智基地联合承办。会议旨在促进机器学习与统计领域的国内外学者进行学术交流，引领机器学习与统计共同交叉发展的学术文化，推动作为数据科学与人工智能的奠基性学科的进步，以此助力相关数字经济产业的发展。
大会专题报告信息
报告时间:
2023年8月24日 14:00-18:00
报告地点
华东师范大学普陀校区思羣堂
张志华
北京大学 教授
题目：构建人工智能的基座模型：技术、挑战和未来
摘要：自从OpenAI发布了ChatGPT，大语言模型(LLM)引起了社会各界广发关注和遐想，同时也衍生了各种大模型的应用场景开发热潮。大语言模型的构建是一个复杂而又精细的巨系统，它不仅牵涉到数据质量、算力分配，而且同样取决于工程技艺、算法实现细节等。这个报告主要讨论构建大模型的一些技术问题。比如, 大模型基本组件，数据清洗，分词(Tokenization), 对齐(Alignment) 等。同时从Scaling Law和Compression角度来讨论理解大模型的机理。最后报告也试图分享个体或学术届在大模型研发的机会和作为，以及未来通用人工智能的潜在方向。
简介：张志华，北京大学数学科学学院教授，北京大学计算机学院兼职教授和博士生导师。主要从事统计学、机器学习与理论计算机科学领域的研究和教学。曾多次担任NeurIPS、 ICML、ICLR 等国际重要人工智能和机器学习会议领域主席。是国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research的执行主编，CSIAM Transactions on Applied Mathematics编委。中国现场统计研究会机器学习分会理事长。已在JMLR、AI、AOS、MP等期刊以及COLT、NeurIPS、ICML、ICLR、IJCAI、AAAI、AISTATS、UAI、MLSys、KDD、CVPR、ACL、EMNLP等会议发表论文100多篇。
焦雨领
武汉大学 副教授
题目：Theoretical study on deep learning: approximation, generalization, optimization, representation and generation
摘要：In the first part of this talk, I will discuss some theoretical studies on deep learning with a focus on approximation, generalization, optimization, and representation. In particular, I will cover error analysis with over-parameterization. In the second part, I will delve into sampling and generative learning via  and SDE and ODE.
简介：焦雨领, 武汉大学数学统计学院副教授、博导.  主要研究方向科学计算、机器学习。国家级青年人才。任ACM Transaction on Probabilistic Machine Learning 编委。在包括 SIAM 系列 （SINUM、SICS、SIMA、SICON）,  AoS、JASA、Statitical Science,  ACHA、 JMLR、TSP、IP， ICML、  NeurIPS 等在内的期刊和会议上发表了40余篇论文。
 ●本次会议无需注册费，请扫描下方二维码完成会议注册流程。
● 获取更多会议信息，请登录会议官网：
 https://ml-stat.github.io/MLSTAT2023/
继续阅读
阅读原文