报告题目：面向动态开放数据的持续学习理论与方法
报告人：王立元 博士
报告时间：2024年6月4日（周二）上午9：30
报告地点：文S519
主持人：董昌明 教授
专家简介：
王立元目前是清华大学“水木学者”博士后、助理研究员。此前，他先后在清华大学获得理学学士和理学博士学位，并获得清华大学优秀毕业生、北京市优秀毕业生、清华大学优秀毕业论文等荣誉。他的研究兴趣为机器学习和神经科学的交叉领域，目前的研究方向主要包括持续学习、迁移学习、类脑智能、以及AI4Science，研究成果以第一作者发表在Nature Machine Intelligence (被选为封面文章)、TPAMI、TNNLS、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV等人工智能的顶级期刊和会议。
报告简介：
得益于数据和算力的规模效应，以机器学习尤其是深度学习为核心的人工智能技术正在深刻改变着人类的生产和生活方式，成为新一轮产业变革的核心驱动力。然而，当下主流的机器学习模型通常在静态封闭的数据集上进行训练和推断，难以适应动态开放的现实场景和任务，在高度动态的海洋学应用中尤为突出。当输入样本的数据分布发生变化时，模型需要调整参数以适应新的数据分布，导致捕捉旧数据分布的能力显著下降，即发生灾难性遗忘，为此，赋予机器学习模型像人类一样的持续学习能力变得尤为重要，已成为人工智能备受关注的热门研究方向。在本次报告中，将简要介绍持续学习的基本设置、理论基础和代表性方法，以及课题组在持续学习领域取得的一系列研究进展，包括模拟生物学习记忆系统的常规持续学习方法和针对大规模预训练模型的持续微调方法，以期为人工智能海洋学提供灵活高效且适应性强的机器学习工具。
欢迎广大师生踊跃参加！
2024年6月3日
海洋科学学院