主 讲 人：英国朴茨茅斯大学刘洪海教授

讲座时间：2018年11月17日周六全天， 9:00-21:30（12节）

2018年11月18日周日全天， 9:00-21:30（12节）

讲座地点：计A105

主讲人简介：刘洪海教授在生机电一体化及智能机器人理论与应用等方面开展了一系列开拓性的工作。先后主持和完成了英国工程和物理科学研究基金委、欧盟第七框架计划、皇家科学院、皇家工程学院和英国工商部等政府部门的重点研究课题二十三项，取得了一系列具有国际影响的创新成果。在机器人及生机电一体化领域的国际期刊和国际会议上发表论文 280 多篇，其中《IEEE Transactions on Industrial Informatics》，《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》和《IEEE Transactions on Mechatronics》等著名期刊论文 89 篇，多次获国际学术会议最佳论文奖。近年来，刘洪海教授受邀在15个国家的30多个学术机构和20多个企业进行学术讲座（如清华大学、东京大学、日本理化所等），与中国、德国、法国、日本、土耳其等国家开展了合作研究。担任5个国际学术期刊（含4个IEEE会刊）副主编和多个重要国际会议的大会主席或程序主席。2010－2014年任IEEE智能计算学会智能机器人及应用委员会主席；2012年在刘延东国务委员访英期间受到特别接见；2003年被选参与欧盟猎兔犬火星计划（欧洲第一个火星登陆器）；2004—2009年期间四次获得国际学术会议最佳论文奖（FUZZ-IEEE2009，ICIRA-2008，KES-2006，AI-2004）；2004年作为杰出年轻工程师受邀在英国议会作报告；2008年当选日本学术振兴会（JSPS）Fellow；2011年被聘为英国最年轻的中国籍教授、当选英国工程和技术学会（IET）Fellow。

讲座内容简述：

本次讲座主要讲述以下几方面内容：

1）机器学习背景介绍；

2）监督学习、非监督学习和半监督学习；

3）数据分类及回归算法；

4）聚类算法；

5）概率论及应用；

6）最近邻聚类算法及应用；

7）线性代数及矩阵运算；

8）频率统计及贝叶斯网络；

9）最优化算法及线性回归；

10）图论及应用；

11）贝叶斯置信网络及应用；

12）无向图形模型及应用；

13）期望-最大（EM）算法及应用；

14）贝叶斯模型及混合模型；

15）主成分分析（PCA）算法及应用；

16）独立成分分析（ICA）算法及应用；

17）隐马尔科夫模型及应用；

18）树结构有效推理模型及应用；

19）联合树模型及应用；

20）确定性近似推理。