题目：机器学习建模原理和模型选择及若干展望

时间：9月14日（星期三）上午10：00

地点：南京工业大学计算机学院604会议室（崇德楼A座604室）

摘要：本讲座以监督学习为典型学习范式，介绍机器学习中关键的建模原理及其模型选择，强调了归纳偏置或任务先验对建模和特征表示所起的关键作用，最后给出了若干展望。

个人简介：

陈松灿，南京航空航天大学计算机学院/人工智能学院教授。政府特贴专家。

国际模式识别学会会士 (IAPR Fellow)和中国人工智能学会会士(CAAI Fellow)。现任中国人工智能学会机器学习专委会主任、中国人工智能学会常务理事、江苏省人工智能学会常务副理事长等。

已发表300多篇论文， Google Scholar引用已超过16300多次，H-指数60。2014-2021连续8年入选Elsevier中国高引学者榜。

分别于2011年和2013年获教育部自然科学一等奖和国家自然科学二等奖，排名均为2。至今主持国家自然科学基金项目12项，其中重点项目1项。

已培养毕业博士生42名，6位获江苏省优博，其中的2位继获全国百篇优博论文提名奖。2018年入选了江苏省首届“十佳研究生导师团队”。