主讲人简介：

金石

上海交通大学自然科学研究院院长、数学科学学院讲席教授

金石教授同时担任上海国家应用数学中心联合主任，上海交通大学重庆人工智能研究院院长和教育部科学工程计算重点实验室主任。金石教授曾任美国威斯康辛大学（麦迪逊）数学系系主任，Vilas杰出成就教授， 上海交通大学数学系系主任。金石教授是美国数学会首批会士， 美国工业与应用数学学会会士， 和2018年国际数学家大会邀请报告人， 并于2021年当选为欧洲人文与自然科学院（Academia Europaea）外籍院士与欧洲科学院（European Academy of Sciences）院士。

金石教授的研究方向包括科学计算，计算物理， 机器学习与量子计算等。

刘林

上海交通大学自然科学研究院、数学科学学院副教授

刘林教授同时任教于上海交通大学-耶鲁大学生物统计与数据科学联合中心，并参与了上海交通大学凯原法学院智慧司法研究院的研究活动。

刘林教授于2018年毕业于哈佛大学生物统计学系。他的导师是Franziska Michor教授和James M. Robins教授。在此之前，他本科毕业于同济大学生命科学学院，师从张勇教授。

刘林教授的研究方向包括非参数和半参数统计理论、因果推断、应用统计、计算和数学生物学，此外，他还对反问题中的深度学习、估计和推理理论，以及因果推理工具在生物医学研究中的应用感兴趣。

李磊

上海交通大学自然科学研究院、数学科学学院副教授

李磊教授2010 年本科毕业于清华大学数理基础科学专业，2015年于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位，随后在美国杜克大学数学系担任助理研究教授，2018年加入上海交通大学。

李磊教授的研究方向为应用数学，近五年主要关注物理学以及数据科学中的随机模型数值方法和分析，特别是粒子系统的模拟方法以及采样方法。

讲座内容简介：

数学作为科研的基础工具，在推动人工智能、类脑计算、量子计算等新兴计算范式发展中起到了关键作用。数学是人工智能的重要基石，数学中的逻辑推理、概率统计、优化算法等概念在人工智能中广泛应用，如线性代数用于数据处理和特征提取，概率论用于处理不确定性，优化算法则用于模型训练和参数调整——这些数学工具和方法不仅提升了人工智能的性能和效率，还推动了其不断创新和发展。

施普林格·自然特别推出“数学与新计算范式”系列在线研讨会，特邀上海交通大学自然科学研究院金石教授担任会议主席，与不同研究方向的专家学者对话，探索未来的新计算范式，了解数学在其中扮演的重要角色。

本系列第三期线上研讨会将聚焦概率模型与机器学习，为广大学术界相关领域的学者带来前沿思维碰撞。

扫描下方二维码报名：

议程安排

19:00-19:05

王鹏程：欢迎致辞

19:05-19:15

金石：概率模型与机器学习

Shi JIN, Probabilistic and Statistical Modeling and Machine Learning

19:15-19:45

刘林：分析随机实验与观察研究的统计基础 

Lin LIU, Statistical Foundations of Analyzing Randomized Experiments and Observational Studies

19:45-20:15

李磊：数据科学时代交互作用粒子系统的新计算方法

Lei LI, New Computational Methods for Interacting Particle Systems in the Era of Data Science

20:15-20:30

互动提问

往期回顾

EP1: Quantum Computing and Brain-Inspired Computing

第一期特邀嘉宾：李松挺教授、Nana Liu教授，聚焦类脑计算与量子计算，带领观众走进数学与新计算范式。

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EP2: AI for Molecular Dynamics and Protein-Engineering

第二期特邀嘉宾：徐振礼教授、洪亮教授，聚焦科学中的人工智能，探讨在微观模拟领域中AI与数学的融合。

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王鹏程，Springer Nature 北京办公室数学与统计学编辑。如果您对出版数学与统计学方向的英文专著感兴趣，请与我们联系。

邮箱：daniel.wang@springernature.com