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售价910元!周志华等人英文新书《演化学习》出炉!

  • 24-03-05 03:04
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blog.csdn.net
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整理 | 琥珀

出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100)


关于人工智能教育,从学生培养方案,到课程设置、教材,甚至是授课老师,全国各大高校正探索一条新道路。


先是从去年 3 月正式成立南京大学人工智能研究院,9 月新生入学时学院以计算机科学与技术(人工智能方向)招收第一批本科生,总计 80 人。今年 3 月,南京大学、北京航空航天大学、上海交通大学等 35 所高校获得教育部审批通过的人工智能本科专业,专业代号 080717T。


早在去年 9 月南京召开的《AI 人才教育高峰论坛》上,南京大学 AI 学院第一任院长的周志华,曾表示“人工智能真的要培养高水平的人才可能就真的需要新的课程培养体系,不是原来简单调整就能做到,简单调整不管从深度、广度、内容覆盖面是绝对步步到现在所期待的这么一个需求。当然,这个具体课程体系的设置还要考虑本单位具体情况。”


新一代 00 后们学习人工智能有福了~


2016 年,由南京大学周志华教授所著的《机器学习》一经出版,收到不少机器学习爱好者的推崇,被读者们昵称为“西瓜书”。


近日,周志华、俞扬、钱超三人合著的新书“Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms”(英文版)(暂译为《演化学习:理论与算法的进展》)在 Springer 上面已有售卖,精装版约为 119.99 欧元,折合人民币 910 元。


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链接:

https://www.springer.com/cn/book/9789811359552#aboutAuthors


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据俞扬在知乎上透露称,该书名为《Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms》,但是对于他来说,可以叫“致青春”。


链接:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62178187


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为了一睹新书风采,AI 科技大本营对该书简介部分进行了摘译:


  • 许多学习任务涉及解决复杂的优化问题,例如处理不可微分、非连续性和非唯一性的目标函数。在某些情况下,甚至难以定义明确的目标函数。演化学习应用演化算法来解决机器学习中的优化问题,并在许多应用中产生了令人鼓舞的结果。然而,由于演化优化的启发性特征,迄今为止大多数结果都是经验性的,缺乏理论支持。这个缺点使得进演化学习不再受到机器学习社区的欢迎,因为它热衷于坚实的理论方法。


  • 最近,不少人正为解决这个问题而付出了相当大的努力。本书通过四个章节来详述这些努力。


  • 第一部分简要介绍了演化学习以及一些相关的预备知识;第二部分介绍了演化算法中运行时间和近似性能分析的通用理论工具。基于这些通用工具;第三部分提出了许多关于演化优化中主要因素的理论发现,例如重组、表示、不准确适应性评估以及 population;最后,本书的第四部分讨论了演化学习算法的发展,为几个代表性任务提供了可证明的理论保证,其中演化学习在性能方面表现出色。


再介绍下该书的三位作者:


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周志华教授,机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长,南京大学计算机科学与技术系主任。他撰写了《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》(2012)和《机器学习》中文版(2016)等著作,并在人工智能和机器学习的顶级会议上发表了多篇论文。根据 Google Scholar 的说法,他的 H 指数为 89。他创建了 ACML(亚洲机器学习会议),并担任许多着名会议的主席,如 AAAI 2019 程序主席、ICDM 2016 主席等,并担任 PAMI、机器学习等知名期刊的行动 / 副主编,并入选 ACM、AAAI、AAAS、IEEE 和 IAPR Fellow。


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俞扬,博士,南京大学副教授。主要研究领域为人工智能,包括强化学习、机器学习和无衍生优化。入选 2018 年 IEEE Intelligent Systems 杂志评选的 AI's 10 to Watch,并获得多项奖项和荣誉包括 IDEAL'16 Best Paper、KDD'12 Best Poster、GECCO'11 Best Theory Paper、PAKDD'08 Best Paper、PAKDD’06 数据挖掘竞赛冠军等论文和竞赛奖。他还担任人工智能领域国际顶级会议 IJCAI'18 领域主席、ICPR'18 领域主席、ACML'17 领域主席,任 IJCAI'16/17 宣传共同主席、IEEE ICDM'16 宣传共同主席、PRICAI'18 Workshop 共同主席、ACML'16 Workshop 共同主席。


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钱超,中国科学技术大学副研究员,他的研究兴趣是人工智能、演化计算、IEE 演化计算交易、Algorithmica、NIPS、IJCAI、AAAI 等。他还荣获 ACM GECCO 2011 年度最佳论文奖(理论追踪) )和 IDEAL 2016 年度最佳论文奖,曾担任 IEEE 计算智能学会(CIS)工作组 “Theoretical Foundations of Bio-inspired Computation” 的主席。


再次向为AI人才教育贡献力量的教师队伍们表示致敬!


(本文为 AI大本营整理文章,转载请微信联系 1092722531)


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注:本文转载自blog.csdn.net的AI科技大本营的文章"https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/89348313"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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