报告题目：复杂系统与机器学习的双向奔赴

报告人：朱群喜，复旦大学

报告时间：2025年12月11日（周四）10:00

报告地点：20-202

报告摘要：本次报告聚焦于复杂系统与机器学习交叉领域的理论与算法。首先将概述复杂系统与机器学习的研究背景，简述当前主流进展，并重点汇报本团队在复杂系统理论驱动的机器学习框架方面取得的成果及其应用。接着，将讲解生成式人工智能的数学原理与核心算法，并探讨其在复杂系统建模与系统辨识中的最新研究进展。最后，报告将展望该交叉领域未来的潜在发展方向与趋势。

报告人简介：朱群喜，复旦大学智能复杂体系实验室青年研究员。2016年本科毕业于浙江师范大学数理与信息工程学院。2021年博士毕业于复旦大学数学科学学院，师从林伟教授。致力于复杂系统和机器学习前沿理论与方法研究，在复杂系统建模、重构、预测与智能调控以及复杂系统驱动的机器学习领域做出了一系列工作，相关成果以第一或通讯作者身份在Nature Communications（人工智能与机器学习、应用物理与数学两个方向的Featured Article，入选2024年度Top 25物理文章精选）、Research、CHAOS (Editor's Pick)、IEEE TAC、SIAM-CON、PRResearch/E等期刊和ICML、ICLR、NeurIPS等人工智能顶会发表文章20余篇。担任AIMS（美国数学科学会）最新期刊DCDS-C: AI4S管理主编、国家科技重大专项骨干，入选上海市启明星扬帆计划、上海市超级博士后激励计划、教育部脑科学前沿中心“珠峰”青年学者计划、复旦大学“卓学优秀人才”培育计划等。

邀请人：刘洋