3月22日下午，青岛大学甘敏教授应邀来到理学院，在钱伟长楼202报告厅作题为“机器学习中随机逼近算法的收敛性”的学术报告。报告会由理学院副院长陈晶教授主持，理学院师生代表60余人聆听了报告。

报告会上，甘教授深入浅出地介绍了机器学习优化算法—批量学习与随机逼近。他通过对随机数的估计问题，希望估计器的方差最小从而实现最优收敛率的思考，引出报告的主题。其后，甘教授围绕极大似然估计、最小二乘、随机梯度下降、平均随机梯度、随机逼近、批量学习等算法介绍了各算法的原理以及收敛性。在此基础上，甘教授进一步介绍了随机逼近算法在计算机视觉、图像处理、系统辨识等中的应用情况。报告会结束后，甘教授与师生们进行了交流互动，对大家提出的疑问给予了细致且深入的解答，在场师生获益匪浅。

甘敏，青岛大学计算机科学技术学院教授，IEEE高级会员。2010年获中南大学控制科学与工程博士学位，澳门大学博士后。主要研究方向为机器学习、统计建模与优化、计算机视觉。主持国家自然科学基金项目3项。一直从事机器学习、非线性优化、系统建模、计算机视觉的研究工作，在国内外重要刊物《IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence》等发表论文30余篇，5篇次入选ESI高被引论文，3篇次入选ESI热点论文。

甘敏教授作学术报告

学术报告现场