复旦大学管理学院统计与数据科学学科建设研讨会

活动时间：2021年11月26日（周五）8:30-15:20

线下地点：复旦大学管理学院史带楼205室（上海市国顺路670号）

活动背景：

近二、三十年来，随着计算机、互联网、移动终端的迅猛发展，人类采集数据与存储数据的能力迅速提高，体量大、种类多、速度快等特征催生了大数据这一概念。因此，以数据收集与分析的方法与理论为主要研究对象的统计学受到了前所未有的重视，并与计算机科学深入交叉，形成了机器学习，而其中深度学习、强化学习等技术被认为是狭义人工智能的核心。同时，学者们和业界工作者们逐渐认识到，机器学习的技术与理论不仅需要统计学与计算机科学的底层支持，更与数据来源的实际问题和背景领域密不可分，三者的充分融合与交叉才能打通整条数据价值链，发挥数据的最大价值。为了体现这一特性，近年来“数据科学（Data Science）”一词被广泛使用。数据科学是关于数据价值链整体实现过程的基础理论与方法学，其包含了统计学收集分析数据的方法理论、计算机存储数据的硬软件技术以及领域背景将数据转换成相关知识与决策的整个过程。基于数据科学的定义，其逐渐成为数据分析乃至统计学在未来很长一段时期内的主流发展趋势。

为顺应发展趋势，”统计与数据科学学科建设研讨会”将于11月26日举办，邀请国内统计学与数据科学学界与业界的顶尖专家参会，一同探讨统计学与数据科学的发展方向。

活动议程：

上午场：

•大会开幕

主持人：郁文复旦大学管理学院统计与数据科学系系主任、教授

发言嘉宾：陆雄文复旦大学管理学院院长、教授

房祥忠北京大学数学科学学院教授

教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会主任委员

•主题演讲一：如何突破机器学习的先验假设？

主持人：张新生复旦大学管理学院统计与数据科学系教授

演讲嘉宾：徐宗本院士中国科学院院士、数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授

•主题演讲二：实践与思考——基于数据分析的产品设计

主持人：肖志国复旦大学管理学院统计与数据科学系副系主任、教授

演讲嘉宾：戴娟女士 商汤科技教育事业部总经理、商汤集团产品副总裁

•复旦大学管理学院统计与数据科学建设研讨会

（闭门会议）

下午场：

•青年教师介绍与分享

上半场

主持人：夏寅复旦大学管理学院统计与数据科学系教授

分享教师：

刚博文复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

刘彬复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

吴尚复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

下半场

主持人：黎德元复旦大学管理学院统计与数据科学系教授

分享教师：

蒋斐宇复旦大学管理学院统计与数据科学系青年副研究员

戴国榕复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

（以上嘉宾按演讲顺序排列）

演讲嘉宾简介：

徐宗本

中国科学院院士、数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授。

徐宗本院士主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。曾提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要基础；发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出基于视觉认知的数据建模新原理与新方法，形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法, 并广泛应用于科学与工程领域。曾获国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、陕西省最高科技奖; 国际IAITQM 理查德.普莱斯(Richard Price)数据科学奖; 中国陈嘉庚信息技术科学奖、中国CSIAM苏步青应用数学奖；曾在2010年世界数学家大会上作45分钟特邀报告。

曾任西安交通大学副校长，现任人工智能与数字經济广东省实验室（琶洲实验室）主任、西安数学与数学技术研究院院长、陕西国家应用数学中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任，是国家大数据专家咨询委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会委员。

演讲摘要：

机器学习是人工智能的最基础、最核心技术(算法)，但机器学习的执行通常都是以一组基本的先验假设为前提的，这些基本假设包括: 假设空间的大容量假设、训练数据的完备性假设、损失度量的数据独立假设、正则项的先验决定假设、分析框架的欧氏空间假设等。本报告分析这些假设的作用、局限及其影响，提出突破这些基本假设的可能途径与方法。特别，我们提出突破假设空间大容量假设的模型驱动深度学习方法、突破训练数据完备性假设的课程-自步学习方法、突破损失度量数据独立假设的误差建模原理、突破正则项先验决定假设的隐正则化方法、突破分析框架欧氏空间假设的Banach空间几何方法。每一情况下，我们举例说明新突破带来新价值。所有这些尝试构成机器学习的适配性理论,是当下机器学习研究的一个新方向。

戴娟

商汤科技教育事业部总经理、商汤集团产品副总裁

戴娟现任商汤科技教育事业部总经理，商汤集团产品副总裁。加入商汤前，戴娟是美国加州苹果公司Siri部门的产品总监，致力于把Siri的智能整合到苹果所有的操作系统，服务以及应用中，同时也管理整个Siri的Data Science团队。戴娟也曾是美国微软Windows Phone资深产品经理，管理总部的输入方案团队，以及中国、日本和韩国地区团队，并设计研发了基于机器学习的文字输入技术并于2014年打破了在触摸屏上的最快文字输入的吉尼斯世界纪录。

戴娟本科毕业于中国科技大学电子信息工程专业，研究生毕业于香港中文大学汤晓鸥教授的多媒体实验室。她的研究方向主要专注于人脸关键点和人脸识别，并以第一作者身份在International Conference on Machine Learning（ICML）2006上发表论文。

演讲摘要：

随着数据科学的发展，产品设计者越来越多的依赖数据分析来做产品设计与决策。戴娟女士会分享自己在微软Windows Phone、苹果Siri和商汤科技的基于数据分析的产品设计实践案例和关于如何用数据来辅助产品决策的思考。

分享教师简介：

刚博文

复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

刚博文老师2014年毕业于麦吉尔大学获得学士学位，2020年获得南加州大学博士学位。主要从事大范围假设检验，高维估计，高维分类等领域的研究。在统计学国际顶级期刊Journal of the American Statistical Association上发表论文2篇。

刘彬

复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

刘彬老师2013年本科毕业于山东大学，2019年在复旦大学获得博士学位，2019-2020期间在香港中文大学统计系进行博士后研究。主要研究方向为高维统计推断，变点分析，数据趋动检验，稳健方法等，并在Journal of the Royal Statistical Society (Series B)，Journal of Multivariate Analysis等国际一流统计期刊发表多篇论文。

吴尚

复旦大学管理学院统计与数据科学系讲师

吴尚老师，博士毕业于美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系，本科毕业于北京大学数学科学学院概率统计系。研究方向为机器学习、量子计算和金融计量。已在国际一流期刊发表学术论文2篇，待投稿论文2篇。

蒋斐宇

复旦大学管理学院统计与数据科学系青年副研究员

蒋斐宇老师2021年获得清华大学统计学博士学位。主要研究方向为金融计量、非线性时间序列分析和变点分析。其研究成果发表于Journal of the Royal Statistical Society (Series B)，Journal of Econometrics，Statistica Sinica等统计学和计量经济学国际一流期刊上。