高瓴人工智慧學院「高屋建瓴AI公開課——青年說」第3期舉辦

10月28日，高瓴人工智慧學院「高屋建瓴-青年說」第3期在人大公共教學四樓智慧教室舉辦。高瓴人工智慧學院教授魏哲巍主持活動，本期「青年說」邀請墨爾本大學計算與信息系統學院講師甘駿豪開展學術報告，會議採取線上線下相結合的方式召開。甘駿豪就自己的研究工作「Learning Based Distributed Tracking」進行介紹，並與校內外師生共同探討了AI與資料庫未來發展的可能性與機遇。

甘駿豪在報告中指出，基於當下機器學習的快速發展，許多過去在理論上達到瓶頸的研究又有了新的發展可能性。經典理論算法往往關心最壞情況下，所能達到的最優效果，同時對於分布具有一定的假設；而基於學習的方法，則主要基於數據，不需要很強的分布假設，可以在一定的概率保證下，提高算法效率。「Distributed Tracking」是數據流問題中的基本問題，甘駿豪由淺入深，首先介紹了目前理論上解決此問題的最優算法CMY，並在此基礎上遞進式地介紹有分布假設下和基於學習的改進算法。

主題演講結束後，主講嘉賓與在場聽眾進行了熱烈互動。甘駿豪一一解答了聽眾提出的問題和疑惑。在場師生就AI研究與資料庫、海量數據流方向結合的可能性進行了分享和交流。

「高屋建瓴AI公開課」項目由中國人民大學高瓴人工智慧學院發起，旨在擴大人工智慧學科影響力、提升學科發展水準。2019年，「高屋建瓴AI公開課」曾邀請學院學術委員會主任、中國工程院院士潘雲鶴作為「高屋建瓴AI公開課——大師班」首期嘉賓作了題為《人工智慧2.0與數字經濟》的主題報告。「高屋建瓴AI公開課——青年說」首期嘉賓邀請中國人民大學副教授金琴、博士陳師哲和卡內基梅隆大學博士梁俊衛，就各自科研成果、兩校學習經驗與同學們作深入交流；「青年說」第2期嘉賓邀請了中國科學院計算技術研究所研究員、國家自然科學基金優秀青年基金獲得者郭嘉豐，他以「Towards Intelligent Search Systems: from Relevance to Robustness」為題為在校師生作了分享報告。

本期主講嘉賓簡介：

甘駿豪，澳大利亞墨爾本大學計算與信息系統學院講師，博導。研究方向是為解決海量數據集上的問題設計理論與實用相結合的算法。他於2011年和2013年在中山大學軟體學院分別獲得本科和研究生學位，2017年在澳大利亞昆士蘭大學信息技術與電子工程學院獲得博士學位，其後在2017年四月到2018年七月間，在昆士蘭大學擔任博士後研究員。從2018年八月起擔任墨爾本大學講師和博導。甘駿豪是澳大利亞研究委員會的DECRA Fellow （澳洲競爭最激烈的面向職業初期研究員的fellowship之一）， SIGMOD 2015最佳論文獲得者, CORE John Makepeace Bennett Award 2018的獲勝者(該獎項只頒發給在澳洲當年所有的計算機相關專業的博士論文中的唯一最佳者)。在資料庫相關的頂級會議(如：SIGMOD, SIGKDD)和期刊(如：TODS, VLDBJ)發表論文10餘篇。曾擔任資料庫頂級理論會議PODS 2020的Publicity Chair，澳大利亞資料庫會議ADC 2019的PC co-chair。同時也曾擔任眾多資料庫相關會議的PC member（例如：SIGKDD，ICDE，CIKM，SDM等）。