6月14日下午，黄淮学院计算机与人工智能学院邀请武汉大学博士生导师丁立新教授给我院师生在1号楼516室做学术报告，学院师生听取了报告，报告会由副院长刘芳主持。

丁立新教授以“Stochastic Gradient Descent in Machine Learning（机器学习中的随机梯度下降法）”为题，概述了监督机器学习的背景、应用及随机梯度下降算法的基本框架，分析了随机梯度下降算法的优势，梳理了随机梯度下降算法在一致稳定性、收敛性等方面的典型理论成果，从泛化误差角度阐释随机梯度下降算法，给出了随机梯度下降算法在非凸优化、卷积神经网络模型等方面可能值得研究的问题。

报告结束后，参会人员与丁教授就随机梯度下降的优化算法进行了深入的探讨，气氛非常活跃，在学术的交流与碰撞中，大家感觉受益匪浅，这次学术报告加强了团队的合作，更新了计算机领域教科研的学术内容，为我院教学和科研能力水平的提升打下了坚实的基础。

（撰稿:刘芳  审核:吴海涛）

丁立新：IEEE计算智能协会智能系统应用技术委员会委员，武汉大学教授、博士生导师。主要从事智能计算、统计机器学习方面的教学科研工作，发表论文100余篇。主持完成国家自然科学基金、教育部博士点基金、湖北省杰出青年人才基金、湖北省自然科学基金、武汉市青年科技辰光计划等项目。