2022年7月21日，皇冠9393体育平台暑期国际讲堂《深度神经网络和机器学习中的数学基础和一些核心问题》课程圆满结束。本课程由美国田纳西大学数学系副主任凤小兵教授主讲，自7月12日开课，共16课时，共计109位本科和研究生参与了本课程的学习，同时该课程也吸引了众多老师前来旁听讨论。

       在科技飞速发展的今天，人工智能已成为一个家喻户晓的科技名词。作为人工智能的基础，神经网络与机器学习领域已然成为一个备受关注的研究课题。本课程意在从数学的角度出发，向同学们展现“为机器赋予智能”背后的逻辑与原理，以及这一领域将来可能的发展方向。

图1课程安排

       凤小兵老师将课程分为了六个专题来讲解（如图1），主要可以将其分为三个部分：第一部分为机器学习的数学基础，通过一些基本数学术语来搭建起描述机器学习的数学框架；第二部分开始深入介绍人工神经元、神经网络的性质；将神经网络描述清楚后，便是第三部分——如何通过神经网络来实现机器学习。在凤小兵老师循序渐进的叙述下，老师与学生们逐渐对机器学习有了全面的了解。

图2凤老师为大家答疑

       凤小兵老师授课逻辑严谨，细致认真，课堂内容讲授完毕后，还延长时间为大家答疑解惑，并结合自身深厚的研究经历，针对老师与同学们提出的问题与大家展开了热烈的讨论，使得同学们不仅对自身的问题有了清晰的认识，也了解到了该领域的很多热点话题，收获颇丰。

       专家简介：

       凤小兵，美国田纳西大学数学终身教授，现任数学系系主任，曾任数学系副系主任，数学系研究生学部主任。1983年和1985年分别获西安交大计算数学学士和硕士学位，1992年获美国普度大学（Purdue University）应用和计算数学博学位。 凤小兵教授长期从事线性，特别是非线性确定和随机偏微分方程及其数值解法与算法的研究，并取得了一系列国际领先的成果。在“SIAM Review”,“SIAM J.Numerical Analysis”, “Mathematics of Computation”,“Numerische Mathematik”,”Transaction of AMS”,“Calculus of Variation and PDEs”等国际一流专业学术期刊上发表论100余篇。

图文：魏杰、郑宇

审稿：肖曼玉

审核：都琳