北理工計(jì)算機(jī)學(xué)院邀請(qǐng)美國(guó)普林斯頓大學(xué)李凱教授做主題講座
發(fā)布日期：2013-12-24 供稿：計(jì)算機(jī)學(xué)院
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2013年12月23日上午9時(shí),，計(jì)算機(jī)學(xué)院邀請(qǐng)來(lái)自美國(guó)普林斯頓大學(xué)的李凱教授，在研究生院101報(bào)告廳做“Challenges and progress with feature-rich data”主題講座,，學(xué)院部分師生共同聆聽(tīng)本次講座,。講座由計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng)牛振東老師主持。
李凱教授是美國(guó)國(guó)家工程院院士,，其研究領(lǐng)域主要包括并行和分布計(jì)算,、存儲(chǔ)系統(tǒng)、面向大型多屬性數(shù)據(jù)集的分析,、搜索和可視化等,，在信息處理領(lǐng)域享有極高的國(guó)際聲望。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代中,，數(shù)據(jù)規(guī)模巨大而且特征豐富,，“維度災(zāi)難”問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)研究方法的失效。作為計(jì)算機(jī)學(xué)院“青春•信仰•陽(yáng)光”主題教育活動(dòng)的組成部分,，學(xué)院邀請(qǐng)李凱教授針對(duì)上述問(wèn)題為大家進(jìn)行講座,，分析處理多特征數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn),，并展示其團(tuán)隊(duì)的相關(guān)研究和成果。
李凱教授首先深入淺出地分析了大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),，并通過(guò)列舉了DNA序列分析和大腦內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析這兩個(gè)典型應(yīng)用案例,，使大家更加直觀地認(rèn)識(shí)到多特征數(shù)據(jù)的巨大規(guī)模及處理難度。隨后,，李凱教授重點(diǎn)展示了他在普林斯頓大學(xué)參與的兩個(gè)與多特征數(shù)據(jù)處理相關(guān)的項(xiàng)目（CASS和ImageNet）,。對(duì)于每個(gè)項(xiàng)目，李凱教授按照科研開(kāi)展的順序,，給大家展示出了清晰的科研思路和方法,，并且拓展講述了諸多相關(guān)知識(shí)。在介紹項(xiàng)目的同時(shí),，李凱教授穿插著與大家分享自己做科研的思路和技巧,，并強(qiáng)調(diào)雖然某些經(jīng)典理論和算法有著良好的理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)證明，但是在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中,，一般需要根據(jù)實(shí)際情況加以調(diào)整,，使其能夠在具體應(yīng)用中取得良好效果。同時(shí),，李凱教授條分縷析其團(tuán)隊(duì)的科研發(fā)現(xiàn),，使在座老師和同學(xué)們深受啟發(fā)。
最后,，李凱教授對(duì)講座進(jìn)行了總結(jié),。他強(qiáng)調(diào)，目前對(duì)于多屬性數(shù)據(jù)的研究還是主要集中在近似方法,，此外知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建對(duì)于多屬性數(shù)據(jù)研究有著重要意義,。
講座的尾聲，同學(xué)們針對(duì)自己關(guān)心的科研方法問(wèn)題以及遇到的實(shí)際技術(shù)問(wèn)題,，踴躍地向李凱教授提問(wèn),，李凱教授耐心地一一做出了解答，并為同學(xué)們提供了寶貴的指導(dǎo)意見(jiàn),。在熱烈的掌聲中,，本次講座圓滿結(jié)束。同學(xué)們紛紛表示,，李凱教授的講解,，使大家更加深入地了解了多特征數(shù)據(jù)處理所面臨的挑戰(zhàn)以及相關(guān)技術(shù)方法；同時(shí),，李凱教授對(duì)于科研方法和思路分享,，讓大家受益匪淺。
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