题目：分布式凸优化研究
　　报告人：高阳（南京大学教授）
　　时间：2017年6月1日 8:30
　　地点：格致中楼500会议室
　　报告摘要：近年来，随着数据规模的增大，分布式机器学习越来越受到业界的关注。其中，分布式交替方向乘子法是重要的研究方向。本报告中，从提高分布式交替方向乘子法收敛速度的角度，介绍了基于组的分布式交替方向乘子法、代价敏感的分布式交替方向乘子法、以及二阶的加速方法。
　　报告人简介：高阳，男，南京大学教授。目前任南京大学计算机科学与技术系副主任，人工智能教研室/实验室副主任，2008年入选江苏省青蓝工程青年骨干教师培养计划，2009年入选江苏省“333高层次人才培养工程”第二批中青年科学技术带头人，2009年获江苏省“六大人才高峰计划”B类项目资助，2010年入选教育部新世纪优秀人才计划。1997年开始从事大数据、人工智能、机器学习、多Agent系统、图像和视频分析等方向的学术研究。作为第一负责人主持国家自然科学基金重点项目一项，国家自然科学基金面上项目三项，青年项目一项。主持科技部国际合作专项一项，江苏省自然科学基金重点项目（江苏省973项目）一项。基于所研究成果，在国际杂志(IEEE Trans系列)、国际会议（CCF-A/B类会议）和国内一级刊物上（计算机学报、软件学报等）发表学术论文数100余篇。获授权专利10项，国际PCT专利1项。目前担任中国人工智能学会理事/机器学习专业委员会副主任/粗糙集与软计算专业委员会副主任；中国计算机学会大数据专家委委员/人工智能与模式识别专业委员会常委/多智能体与智能系统学组副组长/南京分部副主席；江苏省计算机学会常务理事/人工智能专业委员会副主任等。
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理学院
2017年5月26日