由北京计算科学研究中心（CSRC）主办的《机器学习和大数据在复杂性科学中的应用》暑期培训班在7月27日-31日举办。本次培训名师云集，多位知名学者上阵，分享他们在机器学习、大数据、复杂系统等交叉领域的核心理论与实操技能。
培训时间：2020年7月27日~7月31日
培训方式：网上授课，中英文授课+程序演示
面向相关领域的研究生、高年级本科生
课程简介：
1）机器学习和大数据分析 （A，C)：基本概念和方法，压缩感知，深度学习神经网络，建模
2）复杂性理论与统计物理（B，D)：基本概念和方法，实例
3）脑科学与认知（E)：人脑信号处理及学习
4）大数据与社会科学（G)：图神经网络，传播动力学，计算社会科学，推荐系统，链路预测
5）数据平台建设和数据预处理（H)：实例分析
6）实际应用及操作训练（B，D，F)
授课教师：
A：朱占星（北京大学大数据中心），顾险峰（SUNY Stony Brook）
B：邹文轩（中山大学），Matteo Marsili（ICTP, Italy）
C：朱占星，孙怡帆（中国人民大学），王寿文（哈佛大学医学院）
D：邹文轩（中山大学），Lenka Zdeborova (CEA Saclay)
E：张嘉漪（复旦大学），弭元元（重庆大学），毕则栋（青岛大学）
F：黄海平（中山大学），张潘（中科院理论物理研究所）
G：张子柯（杭州师范大学），胡延庆（中山大学），严钢（同济大学）
H：刘闯（杭州师范大学），林伟（复旦大学）
扫描下方二维码或点击文末“阅读原文“，点击“我要听”，填写报名表单，即报名成功。无需缴纳注册费。我们后续会通过微信服务号，提醒大家参加培训直播（包含直播地址）。
通过集智斑图报名页面，还可以获得本次培训的PPT讲义文件。部分教师已经上传PPT，目前正在持续增补更新中。
7月30日-7月31日（周四、周五）两天下午，北京计算科学中心还将联合意大利国际理论物理中心（ICTP），举办“大数据、机器学习和复杂性研究”联合工作坊，重点展示大数据分析在生命健康、社交网络、脑科学等领域的最新研究成果。
- Social network dynamics (epidemiology, crowdsourcing, opinion dynamics)
- Statistical mechanics in Data Science (algorithmic phase transitions, spin glasses, compressive sensing)
- Systems Biology (statistical laws in microbiomes, biological networks) Systems
- Neuroscience (connectomics, avalanche dynamics, grid cells)
集智也会对工作坊的分享与讨论做直播。工作坊安排如下：
北京计算科学研究中心于2019年10月、2020年6月组织了两次以复杂系统为主题的研讨会，邀请国内外知名学者分享他们的前沿工作。集智俱乐部做了全程直播，并制作成录播课程，供大家参考：https://campus.swarma.org/course/1016?from=wechat
https://campus.swarma.org/course/1634?from=wechat
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