12月17日-19日，清华-伯克利深圳学院（以下简称TBSI）数据科学研讨会(TBSI-WODS)在深圳人才研修院举办。研讨会邀请学者就最新数据科学研究亮点给出主题演讲和专题讨论，并举办学生竞赛，展示研究成果。来自普林斯顿大学、耶鲁大学、加州大学伯克利分校、加州大学圣迭戈分校、德州大学奥斯汀分校、多伦多大学、卡耐基梅隆大学、佐治亚理工大学等国际知名大学的教授与TBSI师生参加了本次研讨会。研讨会特别设置了TBSI学生科研汇报环节，会后举办了TBSI第一届“猫头鹰AI”杯黑客马拉松活动，展示学生在数据科学方面的应用水平与实践成果。
参会演讲嘉宾、TBSI教授和工作人员全体合影留念
17日上午的开幕式上，TBSI助理教授黄绍伦在致辞中介绍，此次数据科学研讨会旨在聚焦科学研究本身及促进产学研融合。多伦多大学的斯塔克·德雷珀（Stark Draper）教授进行了关于“基于交替方向乘子法的大规模线性规划解码”的主题演讲。
图为黄绍伦致辞、斯塔克·德雷珀演讲
随后，三位青年学者也对自己团队在数据科学方面的研究进行了演讲。卡耐基梅隆大学的池跃洁副教授作题为“利用方差减少和梯度跟踪实现高效通信的分布式随机优化” 的演讲。普林斯顿大学的陈昱鑫助理教授作题为“非凸优化与统计学研究近况”的演讲。耶鲁大学的吴毅弘副教授作题为“频谱图匹配和正则二次松弛”的演讲。
现场师生与演讲嘉宾积极互动
17日下午先后举办了“统计学习与信息论”、“优化与数据”的专题研究讨论和润通产业数字化闭门研讨会。其中,润通产业数字化闭门研讨会讨论了未来人工智能在工业化中的应用问题。然后，在黄绍伦教授的主持下，研讨会进入自由小组讨论环节，尔江（Ercan E.Kuruoglu），斯塔克·德雷珀（Stark Draper），黄其兴，谢瑶四位教授现场就人工智能与数据科学的未来和发展、自动驾驶等社会热点问题和如何发表高质量论文、数据科学最重要的课程以及如何确定自己的研究方向等同学们最为关注的问题发表各自观点。
论坛自由讨论
论坛现场
18日上午，伯克利加州大学的郭新（Xin Guo）教授带来了主题为“平均场博弈对抗生成网络与学习”的演讲。随后，加利福尼亚大学圣迭戈分校苏昊助理教授、德州大学奥斯汀分校黄其兴助理教授、TBSI李阳助理教授分别作题为“面向交互的环境建模学习方法”、“混合3D表示下的几何学习”、“使用最大相关性进行任务可迁移性估计和多视图学习”的演讲。
图为郭新、苏昊、黄其兴和李阳作演讲
19日上午，TBSI访问教授尔江（Ercan E. Kuruoglu）进行了关于”基于序列蒙特卡洛的时变图建模”的主题演讲。随后，佐治亚理工学院谢瑶副教授、TBSI叶旻助理教授、卡耐基梅隆大学魏玉婷助理教授分别作题为“基于Wasserstein不确定性集的分布式鲁棒假设检验”、“快速逼近信道容量的极化码构造”、“更好地理解内核学习中的正则化”的演讲。
图为尔江作主题演讲
研讨会还进行了学生专题研究工作展示，分别是“关于机器学习与优化”、“在人工智能、智慧城市以及社会科学中的应用”、“在健康和能源方面的应用”。每场都有6名学生分别通过15分钟的展示和5分钟的回答问题环节来详细展示工作成果。凤翰飞(Alberto Maria Pepe)获得最佳演讲奖，刘铭杨和曹远雄获得最佳交叉学科奖，另有李一鸣（一等奖）、王子丰（二等奖）、李国栋（三等奖）3名同学获得最佳学生研究奖。
图为学生作专题研究工作展示
研讨会教授与获奖学生合影留念
研讨会结束后，TBSI举办了首届 “猫头鹰AI”杯黑客马拉松，活动从晚8点开始到早上8点结束，历时12小时，共有8支队伍22位学生参加比赛。比赛要求学生对指定的数据集进行自由探索、分析从而获得有意义的信息/结论，旨在鼓励学生在比赛中发挥创新精神与团队协作精神，同时激发数据挖掘的潜能。
马拉松式的比赛结束后，参赛队伍向评委老师们展示他们的分析结果。展示结束后，评出了优胜团队，第一名获奖队伍是“怪味胡豆”团队，成员为许良晟,、郭俊麟和程晨曦，第二名获奖队伍是“Plain Yogurt”战队，成员为王菊婷、陈梦玄和李隽荣，第三名获奖队伍是“快乐猫头鹰”战队，成员为张文杰、登伟(David A. Cecchini)和张祎。（文/冯唯嘉、马飞、宋子午 摄影/李胜男、李国栋、朱胤恒 编辑/黍离、马小帅）
