【启真学堂】第89期:复杂图表示学习及其应用

发布日期:2024-05-12 浏览量:

为扎实推进“总师型”人才培养体系建设,以“总师育人文化”为引领,不断完善“总师型”人才培养路径,教育实验学院/未来技术学院开展启真学堂系列报告活动,发挥大师引领示范作用,致力于培养具有家国情怀,追求卓越、引领未来的领军人才。

5月12日,学院特邀我校计算机学院院长尚学群教授做客启真学堂第89期,为学生作题为“复杂图表示学习及其应用”的专题报告。报告会由学院院长林鑫主持,学院120余名学生参加。

尚学群教授首先简要介绍了图表示学习的概念,她指出,图表示学习旨在将图中丰富的结构和语义信息转化为低维稠密的节点向量,以便后续利用机器学习方法进行诸如节点分类、链接预测、知识推断等任务,在实际应用中意义重大。随后,尚学群教授重点介绍了图神经网络的发展历程和GCN、HGN、HGNN等典型图表示学习方法。接着,尚学群教授深入浅出地介绍了研究团队在金融风险预测、疾病基因识别方面的科研成果,她强调,现实场景下,图表示学习在突破图神经网络同类型假设限制、处理二元关系和多元关系并存,实现多网络、多模态网络间表示学习方面应用广泛。最后,尚学群教授简要介绍了大数据存储、管理和分析,鼓励同学们投身大数据领域,推进大数据存储、管理、分析国产化进程。

研讨交流环节,尚学群教授围绕同学们提出的天气预测模型、图表示学习优势、理论知识应用等学科专业问题给予了详细解答,同学们纷纷表示本次报告加深了自己对于计算机科学领域的认识,坚定了自己投身人工智能、大数据领域的科技报国志向。

教育实验学院/未来技术学院始终秉承“千方百计让学生成长成才”理念,深化拔尖创新人才培养改革,将“低调务实、兼收并蓄,厚积薄发、为国铸剑”的“总师型”特质内涵融入到人才培养全过程。


文字:南云

图片:韩渭阳

审核:蔡力、林鑫