报告时间：2020年7月29日（周三）19:00开始
报告地点：腾讯会议在线报告
会议链接：//meeting.tencent.com/s/FhXUmE4vIDk0
会议 ID：719 107 932
系列课程讲座题目1：Artificial Intelligence for solving a Graph Problem
课程讲授人：Chen Shengyuan，（加拿大约克大学 教授）
报告摘要：Artificial intelligence has achieved marvelous achievements in solving graph problems, including GPS routing problem, VLSI optimization problem, seven-bridge problem, network flow, covering problem, etc. In this seminar, we will study how to solve a graph problem using AI, and we will learn an efficient Python implementation.
报告人简要： Chen Shengyuan，加拿大约克大学数学与统计系教授。 陈教授于1997年在吉林大学获管理科学学士学位，2004年在英属哥伦比亚大学（UBC）获管理科学硕士学位，2008年毕业于美国西北大学工业工程和管理科学专业，获博士学位。2009年在IBM人工智能研究中心从事博士后研究工作。2010年至今在约克大学数学与统计系工作。陈教授的研究方向为深度学习、优化研究。特别是在不确定情性下的优化（例如：综合风险和决策建模，稀疏网格情景生成等）和深度学习神经网络的大规模优化等方面，作了大量研究工作。在SIAM Journal of Optimization、J. Optimization Theory and Applications、Optimization Method and Software等国际一流期刊上发表了20多篇论文。
