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      1. 8月12日 Martin Kleinsteube:Research on Data Representation Learning Based on Geometric Optimization


        報告人簡介:

          Martin Kleinsteuber, 慕尼黑工業大學教授,著名黎曼幾何學家和人工智能專家,列入世界數學家族譜(Mathematics Genealogy),2006年獲SIAM年度最佳論文獎,2008年獲得RobertSauer獎等。主要研究方向為數據表示學習,以及幾何優化在機器學習中的應用,在黎曼幾何學、人工智能與機器學習等領域發表論文100余篇。Martin Kleinsteuber教授博士畢業于德國維爾茨堡大學(University of Würzburg)數學系,先后在澳大利亞國家信息通信技術研究院(NICTA Ltd.),澳大利亞國立大學,德國維爾茨堡大學,德國慕尼黑工業大學從事科研和任教工作。2010-2014任原德國認知技術系統國家精英中心(國家重點實驗室)(CoTeSys) PI, 2013-2015任德國伯恩斯坦計算神經科學中心(BCCN Munich)PI。自2016年,他加入德國著名網絡公司Mercateo AG,主管數據處理與信息技術部門,并擔任公司首席信息技術官(CIO)。

          


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