预告 | CSIG图像图形学科前沿讲习班：图神经网络

2019 年 11 月 6 日 PaperWeekly

图数据的分析在社交网络、知识图谱、推荐系统、生命科学和材料科学等领域具有广泛的应用。由于图数据自身所包含的复杂关系和节点之间的相互依赖，给现有的机器学习算法提出了重大挑战。图神经网络将深度学习方法拓展到图数据，在处理图域信息表现出了强大能力，成为目前广泛应用的一种图分析方法，促使图分析相关的研究领域取得了突破性进展。但是，图神经网络的发展仍然存在诸多开放性的问题，其科学问题、关键挑战、技术方案等还在不断演化，还有很大的研究空间。

活动简介

第13期CSIG图像图形学科前沿讲习班（简称IGAL）将于2019年11月16日-17日在清华大学举办，活动由中国图象图形学学会主办，清华大学人工智能研究院承办，深蓝学院和PaperWeekly支持。

本期讲习班主题为“图神经网络”，围绕图神经网络的最新进展，介绍其在算法模型、典型应用和编程框架等方面相关工作。讲习班由清华大学朱军教授担任学术主任，邀请人工智能领域学术界与产业界的一线专家作特邀报告，使学员在了解学科前沿、提高学术水平的同时，增强与国内外顶尖学者的学术交流，了解产学研的发展动态发展趋势。

学术主任

朱军，清华大学计算机系长聘教授，清华大学人工智能研究院基础理论研究中心主任（兼院长助理）。朱军教授入选首届MIT TR35中国区先锋者、国家“万人计划”青年拔尖人才计划，是IEEE Intelligent Systems国际权威杂志AI’s 10 to Watch奖（亚洲第二位）、中国计算机学会自然科学奖一等奖、中国计算机学会青年科学家奖、国家优秀青年科学基金、中创软件人才奖、ICME最佳论文奖、英伟达先锋研究奖、多个国际比赛冠军等的获得者。

朱军教授连续多年在多个著名国际刊物和会议担任重要职务，包括人工智能顶级期刊IEEE PAMI的副主编（大陆首位）以及顶级国际会议ICML、NIPS、IJCAI、AAAI的领域主席，曾受邀担任卡内基梅隆大学兼职教授。

报告嘉宾

（按报告顺序排序）

报告题目：图神经网络 (GNN) 及认知推理

唐杰，清华大学计算机系教授、系副主任，国家杰青。研究兴趣包括：数据挖掘、社交网络和知识图谱。发表论文200余篇，引用10000余次（个人h-指数59）。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner，吸引了220个国家/地区1000多万独立IP访问。曾担任国际期刊ACM TKDD的执行主编和国际会议CIKM’16、WSDM’15的PC Chair、KDD’18大会副主席。作为第1完成人获北京市科技进步一等奖、中国人工智能学会科技进步一等奖、KDD杰出贡献奖。

报告题目：Frontiers in Network Embedding and GCN

崔鹏，清华大学计算机系长聘副教授，特别研究员，2010年于清华大学获得博士学位。研究兴趣包括大数据环境下的因果推理与稳定预测、网络表征学习、社会动力学建模，及其在金融科技、智慧医疗及社交网络等场景中的应用。已在数据挖掘及多媒体领域顶级国际期刊和会议上发表论文百余篇，并先后获得7项国际会议及期刊最佳论文奖，包括中国入选数据挖掘领域顶级国际会议KDD最佳论文专刊的首篇论文。目前担任IEEE TKDE、IEEE TBD、ACM TOMM、ACM TIST等国际顶级期刊的编委。获得中国计算机学会青年科学家奖，国际计算机协会（ACM）中国新星奖，并入选中国科协首届青年人才托举计划。获得国家自然科学二等奖（排名2）、教育部自然科学一等奖、北京市科技进步一等奖、中国电子学会自然科学一等奖。入选中组部万人计划青年拔尖人才，并当选为中国科协全国委员会委员。

报告题目：Graph Neural Networks for Representation Learning and Symbolic Reasoning

宋乐，佐治亚理工学院计算科学与工程系终身副教授，机器学习中心副主任。他于2008年在Alex Smola的指导下从悉尼大学和NICTA获得机器学习博士学位。2008年至2011年间，在卡内基梅隆大学机器学习系Eric Xing和Carlos Guestrin的指导下进行了博士后研究。在2011年加入佐治亚理工学院之前，他曾是一名Google的科学家效力于Fernando Pereira 的机器学习部门。他的主要研究方向是核函数和深度学习的嵌入方法，机器学习的大规模算法和高效系统, 以及静态和动态网络分析，人工智能，社会科学，计算生物学等跨学科领域里的大规模复杂问题的建模和求解。他获得过很多机器学习方面的顶级国际奖项,包括NIPS’17机器学习与材料科学研讨会最佳论文奖，Recsys'16深度学习与推荐系统研讨会最佳论文奖，AISTATS'16最佳学生论文奖，IPDPS'15最佳论文奖，美国国家自然基金会NSF’14杰出青年奖，NIPS'13优秀论文奖和ICML'10最佳论文奖。历任ICML，NIPS，AISTATS，AAAI，IJCAI等机器学习和AI顶尖会议的领域主席，也是机器学习顶尖杂志JMLR及IEEE TPAMI的副主编。

报告题目：异质图神经网络及其应用

石川，北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任。主要研究方向: 数据挖掘、机器学习、人工智能和演化计算。近五年来，作为第一作者或通信作者发表高水平学术论文50余篇，英文专著一部，包括数据挖掘领域的顶级期刊和会议IEEE TKDE、ACM TIST、KDD、AAAI、IJCAI、WWW等，相关研究成果应用到阿里巴巴、腾讯、华为等企业。获得ADMA2011/AMDA2018国际会议最佳论文奖、CCF-腾讯犀牛鸟基金及项目优秀奖，并指导学生获得顶尖国际数据挖掘竞赛IJCAI Contest2015 全球冠军。获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。

报告题目：DGL: 易用，快速，灵活的深度图学习框架

张峥，现任亚马逊云上海人工智能研究院院长，上海纽约大学计算机系终身教授，纽约大学库朗数学研究所、计算机系、数据学院兼职教授。他曾任惠普中央研究院研究员，微软亚洲研究院系统研究方向创始人、首席研究员、副院长。张峥的主要研究领域为深度学习和人工智能、高性能大容量计算和存储系统。张峥也是开源深度学习平台MXNet 的共同创始人和顾问。在2018 年12 月，张峥等人开源了DGL，这是一款面向图神经网络和图机器学习的全新框架。

报告题目：图表示学习的理论基础

魏哲巍，中国人民大学信息学院教授，博导。2008年于北京大学数学科学学院本科毕业，2012年于香港科技大学计算机科学及工程学系博士毕业。2012-2014年于丹麦奥胡思大学海量数据算法研究中心担任博士后研究员。2014年加入中国人民大学大学信息学院担任副教授，2019年晋升教授。近年来致力于大数据算法尤其是图算法的研究，在数据库与算法领域顶级会议及期刊（KDD、SIGMOD、VLDB、ICDE、ACM TODS、PODS、SODA、ACM TALG）发表论文30余篇。长期担任多个国际学术会议或者期刊评审，包括 SIGMOD、PODS、VLDB、ICDE、ACM TODS、VLDBJ、IEEE TKDE等。担任ACM SIGMOD/PODS2020会议论文集主席。现任中国计算机学会数据库专委会专委及数据库战略规划组成员。

报告题目：超大规模图神经网络实践与挑战

杨红霞 ，美国杜克大学博士，原IBM全球研发中心Watson研究员，Yahoo!主任数据科学家，现任阿里巴巴资深算法专家，带领团队开发基于计算平台和搜索推荐的智能算法，稳定的支持了阿里巴巴搜索、广告等30几个核心BU和其业务场景。在顶级统计和机器学习国际学术期刊会议发表论文50余篇（包括JASA, ICML,ATSTATS, KDD, ICDM，CIKM和WWW等），美国专利9项，任职 AppliedStochastic Models in Business and Industry副主编，InternationalStatistical Institute理事，中国电子学会青年科学家俱乐部理事，浙江省千人计划专家，2019世界人工智能大会最高奖项卓越人工智能引领者（Super AILeader，简称SAIL奖）获得者。

报告题目：Neural Graph Matching and Beyond

严骏驰，现任上海交通大学计算机系与人工智能研究院长聘教轨副教授、特别研究员（博导），交大ACM班AI方向项目导师，主持国家自然基金面上/青年等多个项目，主要研究兴趣为机器学习，特别是图和时序信息的建模与学习。加入上海交大之前，任IBM中国研究院主管研究员（首席科学家）和复旦大学大数据学院校外导师，主导了多项大数据与人工智能技术在大型企业和政府创新应用项目的研发与落地，覆盖智能运维、智能质检等多个领域。发表CCFA类论文40余篇，授权美国发明专利10余项，连续两届被评为IBM全球发明大师，任IEEE TNNLS、PatternRecognition等期刊责任客座编辑和IEEE ACCESS编委，中国图象图形学学会视觉大数据专委会副秘书长。曾任IBM美国沃森研究中心、日本国立情报学研究所等机构访问学者。严骏驰也是科学中国人杰出青年科学家奖和CCF优博的获得者。

注意事项

1. 本期讲习班限报300人，根据缴费先后顺序录取，报满为止。

2. 2019年11月15日（含）前注册并缴费：

CSIG会员1600元/人，非会员报名同时加入CSIG 2000元/人（含1年会员费）；

同一单位组团（5人及以上）报名，均按CSIG会员标准缴费；

现场注册：会员、非会员均为3000元/人；

CSIG团体会员参加，按CSIG会员标准缴费。

3. 注册费包括讲课资料和2天会议期间午餐，其它食宿、交通自理。

报名方式

登录系统： http://conf.csig.org.cn/fair/366 或扫描下方二维码，查看活动详细信息以及在线报名缴费。