复杂系统在现实世界广泛存在，小到微观世界的粒子系统、日常生活中的交通、电网系统、大到地球气候、生态、甚至天体系统等。对复杂系统的建模与学习能够从科学的角度理解复杂现象的形成和演化，进而预防和控制，是科学领域的基础研究问题，也是世界科技前沿问题。随着人工智能技术的发展，通过数据驱动的方式自动构建复杂系统模型、帮助科学发现成为了可能。复杂系统通常由系统组分间的复杂关联关系与动力学机制构成。本期SPP报告从关联关系确定与动力学机制学习两个主要问题出发，分别介绍高效图优化算法及数据驱动的复杂系统自动建模方法。欢迎参与本期 SPP：10月16日（本周三）19:30—21:00。

本期直播你将收获哪些

1、什么是复杂系统；

2、图优化与图生成前沿算法；

3、复杂系统自动建模前沿方法。

演讲嘉宾

崔佳旭

CCF专业会员，吉林大学计算机科学与技术学院研究员

崔佳旭，吉林大学计算机科学与技术学院研究员，博士生导师。主要研究方向：科学智能，具体包括智能优化、复杂系统学习、多元时间序列分析等。发表高水平论文近20篇，单篇最高被引500余次，曾获软件学报高影响力论文奖、中国知网高被引论文称号；曾入选吉林大学鼎新学者支持计划，主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金、吉林省青年人才托举工程等项目；参与科技部新一代人工智能国家科技重大专项、国家自然科学基金区域联合基金等多项国家级项目。先后获中国人社部颁发的第一届全国博士后创新创业大赛全国总决赛优胜奖、吉林省优博、ACM China优博（长春分会）、吉林省人社厅高层次D类人才等。

开课时间

2024年10月16日（本周三）19:30-21:00