我校大模型应用与研发中心举行大模型科研沙龙暨中心第三场分享会
发布时间:2024年5月23日      阅读:97

5月22日,我校大模型应用与研发中心科研沙龙暨中心第三场分享会顺利举行。会上,学校校长张应辉莅临指导,基础教学学院王焱老师进行主题分享,大模型应用与研发中心相关人员、各学院科研团队骨干教师等参会聆听。本次沙龙由学校科研部部长巫家敏主持。

巫家敏部长对本次分享的主题内容进行了简要介绍,即人工智能技术相关的数学原理以及数学在其中发挥的作用。他提出,随着人工智能大模型技术的不断发展,每一个人都已经身处在充满前沿科技的新的环境中,这是大势所趋,希望大家以开放的心态拥抱数学、拥抱人工智能大模型技术。从数学的角度出发给大家带来对人工智能技术新的理解和启发。

沙龙中,主讲嘉宾王焱老师带来了题为“人工智能数学基础”的主题分享。王老师深入讲解了数学中的奇异值分解与图像压缩、梯度下降法、马尔科夫链与pagerank三部分内容,并对数学基础在人工智能大模型技术中的应用原理进行了详尽的阐释,旨在从数学的角度让听众对人工智能大模型技术的原理产生更具体的认知,引发对人工智能大模型技术更深入的思考。

报告之后,来自不同学科背景、不同科研团队的教师们纷纷发言,进一步讨论了线性代数、概率统计、微积分、优化理论等基础数学理论在构建智能模型、提升算法效率、优化决策过程中的关键作用。在轻松活跃的氛围中,大家不仅增进了对数学理论的理解,还围绕数学与人工智能的交叉融合、跨学科应用等话题展开了热烈深入的对话。

最后,张应辉校长对本次活动进行了总结。他指出,本次沙龙探讨了人工智能最为神秘的数学原理部分,王焱老师主讲的三个选题代表着人工智能数学基础的三个核心方向:微积分、空间矩阵和概率论。数学之美在于能够通过寻找规律,以简洁深刻的方式描述自然界和抽象概念中的复杂现象;而数学正是人工智能大模型的理论基石,每一层神经网络、每一次权重更新、每一轮迭代优化都是数学原理的直接体现。张校长通过简明易懂的示例进一步阐释了人工智能大模型技术中的三个核心数学基础,希望学校教师在教学过程中也站在学生的角度看待知识,结合学生的认知水平和心理状态因材施教,用简单易懂的概念结合实例进行阐述,同时讲解学习和思考问题的方法。

在经久不息的掌声中,参会教师们纷纷表示收获颇丰、感触良多,本次沙龙圆满落幕。未来,中心将继续举办此类活动,为进一步推动大模型应用与研发中心建设、丰富学校科研氛围搭建高质量平台。

 

 

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