2022年寒假期间，智能学院师生以做好自身本职工作支持“抗疫行动”。为了丰富留校研究生的科研生活，扩大师生的科研视野，学院组织由多名“元光学者”组成的中青年骨干教师，为全校师生带来了“人工智能研究与发展系列讲座”。讲座内容包括智能康复、医疗机器人、智能交通、神经网络与复杂系统控制、新型大数据技术等多个人工智能前沿领域。欢迎广大师生参加。

讲座题目：从神经网络到图神经网络

讲座时间：2022年 1 月 20 日（星期四 ）10:00-11:30

讲座地点：腾讯会议  892-4830-9902 （https://meeting.tencent.com/dm/idACvCVjkOMB）

讲座人：杨亮 教授

讲座人简介：杨亮，河北工业大学人工智能与数据科学学院副教授。分别于2004年和2007年在南开大学数学科学学院获得理学学士和硕士学位，于2016在中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室获得工学博士学位。他有着丰富的工业界经验，先后就职于腾讯数据平台部，百度商务搜索部。他的研究集中于复杂网络分析，主要包括社区发现、网络嵌入、图神经网络等主题。他在包括NeurIPS、WWW、AAAI、IJCAI、ACM MM、ECCV、IEEE T-Cyber、IEEE TIP、ACM TOMM等重要国际会议和期刊上发表多篇论文；并在2021年WWW上荣获最佳论文亚军（Best Paper Runner-up）。

内容简介：现实生活中除了图片、音频和视频这种内容自包含的数据外，很多事物都是通过与其事物的关系来进行刻画的，如社交网络。图结构通常被用来刻画事物之间的相互关系。因此，对图数据的研究有着悠久的历史，如以欧拉七桥问题为开端的图论。近十年，神经网络和深度学习在处理内容自包含的数据上取得了很好的结果。然而，经典的神经网络对图结构数据却通常无能为力。近五年，图神经网络的出现有效的解决了将神经网络用于图结构数中存在的困难，并且成为机器学习领域最为火热的研究主题，被成功的应用于自然语言处理、计算机视觉、信息检索与推荐系统等领域。本讲座从图神经的起源说起，主要介绍课题组在此方面的几个重要工作，最后从数值优化和贝叶斯模型角度给出更好的理论解释。