北京理工大學“大數據創新學習中心”迎合了廣大師生、科研工作者研究與學習需要，與高校、科研機構和科技信息企業展開了合作，最大限度地共享校內外大數據研究與分析資源，開辟了“學中用、用中學”的創新學習新模式。“大數據創新學習中心”指導教師團隊來自學界(如東南大學、北京大學、清華大學、中科院)和業界(如雪晴數據網、上海海翼知公司、清華大數據聯合研究院、深圳狗尾草科技公司、北京友萬信息科技有限公司)目前已經開展了Python基礎理論學習、Python實戰學習和知識圖譜理論學習活動，有350余名師生及業界愛好者參與了學習活動。
我中心將于2017年5月27日至28日在北京理工大學研究生院，舉辦“Python學習匯報暨人工智能與計算”的交流學習活動，包括三個環節：1. 學員們以案例驅動的方式講解“Python基礎理論知識及在大數據分析、商業數據挖掘、機器學習和人工智能中的應用”;2. 邀請學界、業界知名學者做“人工智能與計算”系列主題報告;3. 業界精英研發經驗分享。
時間地點：
2017年5月27日至28日
北京理工大學研究生院103教室北京市海淀區中關村南大街5號
食宿安排：
會議免收會議費，提供茶歇，參會人員食宿與交通費用自理
一、主題報告環節簡介
報告1：基于圖計算的高性能大數據分析系統Gemini
報告人：陳文光清華大學教授
摘要：現有大數據分析系統，如MapReduce和Spark，主要以編程的簡易性、可擴展性和容錯能力為設計原則，犧牲了平臺的處理性能。我們將討論容錯與性能的關系，指出性能與容錯并非是相互排斥的設計理念，并介紹高性能分布式圖計算系統的實例Gemini。Gemini在圖的劃分方法、數據結構、局部性優化、細粒度負載平衡和通信與計算重疊方面提出了一系列優化技術。在典型的圖處理應用中，該系統需要的內存是約為GraphX的十分之一，性能是Spark GraphX的100倍以上。
報告人簡介：陳文光，清華大學計算機系教授，主要研究領域為并行與分布式系統的編程系統?，F為中國機算機學會杰出會員和杰出講者，副秘書長;ACM中國理事會副主席，ACM中國操作系統分會ChinaSys主席。
報告2：智能一切：時代-機器-產業
報告人：馬宏賓北京理工大學教授
摘要：您是否感受到智能時代?您是否使用著智能機器?您是否受益于智能產業?您是否關注著人工智能?您是否浸入于商業智能?您是否聽說過工業智能?您是否對未來有所焦慮?您是否對未來有所期待?他將與您分享他的思考，他將向您介紹他的行動!
報告人簡介：馬宏賓北京理工大學教授、博士生導師。所做研究以適應—學習——認知為中心，探索無人車、機器人及無人機的應用，研究興趣包括自適應估計與控制，組合導航與智能導航，人機智能交互，機器視覺及機器學習，多智能體及無線傳感器網絡應用，嵌入式系統及軟件開發，工業大數據。2001年畢業于鄭州大學系統科學與數學系，獲學士學位;2006年畢業于中科院數學與系統科學研究院，獲理學博士學位;2006年3月至2006年6 月在貝爾實驗室工作;2006年8月至2009年7月在新加坡國立大學淡馬錫研究所任研究員;2009年8月至今為北京理工大學教授。入選教育部新世紀優秀人才支持計劃，獲霍英東高等院校青年教師獎、北京理工大學教學成果獎，獲北京市優秀人才培養資助計劃支持。發表 SCI/EI檢索論文近百篇，與合作者出版英文專著《Advanced Technologies in Modern Robotic Applications》與中文專著《矩陣代數、控制與博弈》，以及英文章節三篇。受邀撰寫中國控制理論戰略報告自適應控制部分。曾獲中國自動化學會優秀論文、國際機器人與應用大會成就認可獎等國內外學術會議榮譽或獎勵。所指導學生多人次在科技競賽中獲得國際、國家或省部級獎勵。
報告3：人工智能、大數據和人才的未來
報告人：單藝獵聘網首席數據官
摘要：大數據時代已然到來，人工智能應用熱潮再次興起。這些新思想和新技術對人才的求職和企業的招聘過程帶來了哪些顛覆性的創新?將帶來哪些重大的變革和影響?更進一步，大數據和人工智能技術會對個人的職業發展和整個社會的就業問題可能會產生哪些深遠的影響?從2014年起，獵聘大數據研究院在3400萬用戶、五十萬企業和近千萬企業職位的基礎上綜合運用大數據、機器學習、NLP和統計分析的方法對求職招聘相關的主要問題進行了研究，開發出了智能職位推薦、人才推薦和職業社交推薦，并且在中國人才與經濟發展關系方面做了較為深入的量化分析。我將分享我們的一些重要成果和經驗，并對人工智能對就業的可能影響做初步探討。
報告人簡介：單藝，畢業于清華大學和美國University of Arizona，獲得了管理信息系統專業的學士和碩士學位。目前擔任獵聘網首席數據官，負責機器學習技術和產品研發、商業數據分析以及大數據基礎設施建設。他具有17年的數據挖掘和系統研發經驗，曾經入選“影響中國大數據產業進程100人”。之前，他擔任Omni-Dimension Inc(畢肯互動)和WPP Group/奧美ITOP 24/7 Networks的CTO職務，負責數據驅動的互聯網廣告優化技術和精準廣告網絡的研發;還曾經擔任空中網悟空搜索副總裁和美國Yahoo!網頁搜索資深工程師，從事大規模搜索技術和文本挖掘技術的研發。
報告4、遷移學習在金融大數據風控中的應用
報告人：殷磊融360天機風控技術總監
摘要：風控是金融領域研究的核心之一，也是大數據應用的經典場景。金融產品豐富多樣，受眾群體分布廣泛，不可能為其設計一個大而全且通用的風控模型。因此，為不同的金融產品設計針對性的風控模型是非常必要的，這正是遷移學習的用武之地。遷移學習不僅可以解決單一產品數據過少，特征單一的問題，還可以捕獲產品間相關性，有效的識別個性化風險與系統化風險。
報告人簡介：現任360天機風控tech leader。曾任去哪兒技術總監，百度資深架構師。北京理工大學計算機科學技術博士。專注大數據與人工智能方面的研究。
二、學員Python匯報環節簡介
匯報1：在處理淘寶數據實戰中熟悉python機器學習工作流程
成員：石運來李志文田婧董小楠等
主要內容：pandas和matplotlib的基本使用，爬蟲技術的簡介，數據瀏覽與清洗的實例顯示，scikit learn機器學習方法的初步使用。
匯報2：基于python的人臉識別簡單實現
成員：羅江龍邱浩軒姚承唐張馨予等
主要內容：1.人臉識別的背景研究簡介2.目前研究算法介紹3.基于港中文大學的deepid算法實現4.項目實現過程體會。
匯報3：鏈家網房價數據分析的Python實現
成員：陳英王業東傅杰熊坤謝玉龍等
主要內容：1.爬蟲技術簡介(鏈家網北京二手房房價數據爬蟲實例)2.數據分析(熟悉Python的一些模塊，并使用其他的數據處理工具進行數據分析)3.找出影響房價的影響因子。
匯報4：基于Python的信用卡評分方法
成員：楊秋霞董二娃唐章紅趙晟江馬宏道等
主要內容：信用評分的原理與現實意義;信用評分數據缺失值與異常值的常見處理方法;機器學習中隨機森林等回歸算法原理、參數調優及應用;基于實際數據集的信用評分預測及Python實現。
匯報5：推薦系統python實踐
成員：楊念喬曉磊王子軒宋佳李蓉蓉廖青云呂志浩趙曉磊等
主要內容：1、推薦系統簡介：介紹推薦系統的來源，定義與應用 2、分析介紹推薦系統主要推薦算法及 python相關模塊：3、項目成員工作內容展示：針對同一個數據集，項目成員利用已知算法基于python的評分預測，并展示不同算法的對比分析結果。
三、經驗分享專家簡介
陳堰平
陳堰平，雪晴數據網創始人，北京理工大學中心導師團成員。主要從事統計咨詢、數據分析、開發基于R語言的商業解決方案。2017年1月獲得“微軟最有價值專家”稱號。畢業于中國人民大學統計學院，曾獲CQF國際數量金融認證，先后擔任新華社指數中心技術總監、SupStat Analytics中國區首席技術官。在統計咨詢、數據挖掘、開發數據驅動的商業解決方案等領域有近十年的經驗，曾為微軟、聯想、豐田、惠普、招商銀行、花旗銀行、東方航空、中國電信、中國移動、中國聯通等單位做有關數據科學方面的培訓和咨詢。曾開發貝葉斯動態線性規劃模型的R包ssDLM，譯作有《R語言編程藝術》、《實用數據分析》和《R語言臨床數據分析》，主講在線課程《R語言數據分析入門》、《R語言大規模數據分析實戰》，并在多個平臺上發布。
王安
王安布本智能聯合創始人及首席分析官，北京大學光華管理學院MBA，北京大學商務智能中心專家組成員。專注數據化決策，互聯網金融風險管理與精準營銷。在數據決策領域擁有十多年的實踐經驗，曾服務多家大中型銀行、保險公司及互聯網金融公司。同時也積極參與數據決策教育領域，為北京大學、人民大學、北京航空航天大學、北京理工大學等院校機構提供相關課程和教育輔導。
四、27-28日的日程安排
五、參會方式
本次會議免費，如有興趣，請關注友萬科技公眾號填寫報名信息。由于座位有限，請您及時到達會場。
智慧教育，創新科研
