日本国立富山大学高尚策教授学术报告（2024年4月5日）

报告题目：新型生物可信深度学习的思考与探究

报告人 ：高尚策

报告时间：2024年4月5日 14:00-17:00

报告地点：仙林校区自动化学科楼321会议室

主办单位：太阳成集团tyc138、科学技术处

报告人简介：

高尚策，博士，日本国立富山大学工学部人工智能研究室讲座教授，博士生导师。2005年获东南大学学士学位，2011年获日本富山大学博士学位，同年4月起在同济大学担任副教授（硕导），2014年4月起受聘于日本国立富山大学，担任常聘副教授（博导），2023年破格晋升为讲座教授（为日本最年轻的破格讲座教授）。

主要从事人工智能、神经网络以及进化计算及其应用等领域研究，主持了日本文部省重点项目，日本文部省青年基金项目，中国国家自然科学基金项目，教育部博士点基金项目，中央高校项目，上海市人才引进项目，“励志计划”等科研项目数十项。曾荣获中国国家优秀自费留学生奖，上海市“晨光学者”及“青年科技启明星”等学术奖励称号，获日本情报处理协会（IPSJ）研究贡献奖，日本电子情报通信协会（IEICE）优秀学者奖，IEEE PIC大会最佳论文奖等，IEEE高级会员，连续五年入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”榜单。

在《IEEE Trans. Evolutionary Computation》、《IEEE Trans. Cybernetics》、《IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems》等期刊上发表SCI论文逾150篇，其中IEEE会刊和中科院一区期刊论文70余篇。担任国际人工智能大会AAAI、NeurIPS, CVPR, ICML的程序委员会委员, 香港研究资助局（RGC）项目外审专家，第四届亚洲人工智能技术大会的大会主席, 日本国家战略“次世代AI人才培养计划”重大项目（富山大学）负责人,为IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, IEEE/CAA JAS等SCI期刊的副主编及年度最佳编委。

报告摘要：

本报告聚焦人工智能重大科学前沿问题，以突破深度学习的基础机理、模型和算法瓶颈为重点，对新型生物可信深度学习进行深度思考与探究。从宏观的进化理论以及微观的单个神经元结构出发，在树突状神经元模型的基础上，提出进化树突状学习的创新理论。具体而言，以单个神经元为研究对象，考虑其庞大的树突状连接结构，构建宽度结构下的单独神经元学习模型，进而从统计、结构和抽象三个理论支柱出发，利用智能优化和智能学习的核心算法实现进化树突状学习，研究了其计算容量、联想记忆、学习效率、分类能力、预测精度等性能指标，实施面向大规模、动态、多目标复杂的大数据分析与挖掘问题的应用性研究。