黄少滨教授预计在2021年暑假举办针对深度学习中的概率图模型、概率推理等理论和技术的公开免费学术研讨班，由黄少滨教授主讲、约100课时、25天左右，欢迎广大青年教师、在读研究生踊跃参加。
当前，深度学习中的连接主义方法在许多领域都取得了显著的成果，尤其是感知领域。但连接方法也有其不擅长的领域，一是该方法得到的结果缺乏可解释性，二是其不擅长以推理方式求解问题。概率图模型能够在图网络上进行推理，其预测结果具有更好的可解释性，对于辅助决策而言具有可解释性的结果对比黑盒式的预测能起到更大的作用，尤其是概率图模型、概率推理与深度学习中的连接主义方法的结合技术更是未来的重要方向。因此，黄教授将会带领大家深入讨论深度学习中的概率图模型与概率推理技术，夯实基础、拓展学术技能。
本次研讨会内容以《概率图模型—原理与技术》（Daphne Koller等，王飞跃等译）为主，可能涉及《PROBABILISTIC REASONING IN INTELLIGENT SYSTEMS—Networks of Plausible Inference》（Judea Pearl）一书中的部分内容。Daphne Koller是斯坦福大学教授，ACM/Infosys Award，是概率图模型方面的权威学者。Judea Pearl是图灵奖获得者、贝叶斯方法之父，是概率推理方面的权威学者。
报名截止日期为3月31日，具体的研讨内容提纲和时间等事宜将会在后续通知，请大家踊跃报名，黄教授会根据报名人数等情况安排时间与地点及研讨方式（线上或线上与线下结合）。
报名方式：
1.直接扫码进群
2.添加微信：ly19961024qq（备注参加讨论班）