2019年4月12日—14日，由重庆大学研究生创新实践基地主办的系列专题培训—“机器学习专题培训”在研究生院708室成功举办。本次培训课程特别邀请到来自重庆大学大数据与软件学院的陈静老师，为同学们深入地讲解机器学习的基本原理、研究现状和应用前景，吸引了来自软件、计算机、微电子与通信、电气和机械学院的共计77名同学的积极参与。陈老师在课上从近年机器学习的热点问题引入，对机器学习的研究现状做了深入的阐述。在具体的数学问题和思想的讲解中，陈老师深入浅出，尽量剥离繁杂的数学公式，深入阐释数学表达式背后的思想，便于同学们理解。

第一讲主要讲解了机器学习的基本概念、机器学习模型和机器学习方法。课程首先讲解了优化的基本概念，从整体上对局部最优和全局最优的区别和联系进行了对比讲解。介绍机器学习模型时，详细介绍了最小二乘法、线性SVM、非线性SVM与核方法、感知器与人工神经网络等内容。

第二讲依次介绍了样本的本征流形分布、卷积神经网络和如何用贝叶斯框架处理不确定性问题，并结合具体的例子帮助学生们建立机器学习概念框架，理解机器学习的原理，了解机器学习的具体应用。

陈老师还与大家分享了学习机器学习算法的一些心得。陈老师谈到，要正确地处理数学学习在整个研究过程中的比重，按照研究需求安排学习计划才能够学以致用，达到为工程实际服务的目的。最后，陈老师还针对不同学习阶段的同学们推荐了不同的参考书籍，并向同学们介绍了应当如何解决参考书籍难以读懂的问题。

课程结束后，很多同学们都表示受益匪浅，希望与陈老师保持联系，进一步交流学习过程中遇到的问题。本次活动不仅帮助有基础的同学解决了学习上的困难，而且让零基础的同学也了解了机器学习的体系框架。

对“系列专题培训”的相关建议可发送至邮箱xueshu501@163.com或加入QQ群759148645进行讨论，研究生创新实践基地将竭力为同学们提供更优质的专题培训服务。