AI前沿第020讲：人工智能与数学探讨

AI for Science

人工智能与数学的关系

《AI for Science 前沿讲座》第020讲

上课时间：

5月8日（周五）13:00-14:50

授课地点：

北京大学图书馆北配殿科学报告厅

（一教正对面）

报告简介：

本报告将围绕人工智能发展的脉络，重点讨论其与数学之间的深层关联。内容分为两大部分：第一部分从数学视角梳理人工智能的演进历程，回顾不同阶段具有代表性的研究工作，提炼其背后所依托的数学基础与关键思路，并结合近几年人工智能方向的典型进展，分析当前前沿趋势以及主要难点与瓶颈，进而阐明人工智能与数学相互促进的必要性与重要意义。第二部分聚焦近年来快速发展的交叉方向AI for Mathematics，介绍该方向形成的背景、发展现状及核心挑战，并结合北京大学AI4Math团队的相关探索与研究成果，展示人工智能在数学知识理解、定理发现、自动证明以及数学教育等方面的应用潜力。通过对二者关系的系统梳理，报告旨在呈现：数学既是人工智能迈向更高水平的重要支撑，同时也正逐渐成为推动人工智能持续突破的关键动力。

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课程简介

《AI4S前沿讲座》课程由北京大学材料科学与工程学院设立，用于拓宽学生在人工智能交叉领域的前沿视野，并培养面向材料方向的前沿型人才。本课程以“工程创新教育”形式开设，届时将邀请来自人工智能+材料科学及相关领域的国际顶尖学者带来交流报告。

课程紧扣国家战略需求，瞄准人工智能世界的前沿科学方向，并回应学校“新工科”建设要求。相关内容围绕“Al for Science”，邀请活跃在材料及相关领域的国际顶尖学者开展学术交流，旨在培养具备国际视野、能够深度把握AI4S科学前沿与产业技术前沿的创新型人才，进而为材料相关领域科技发展提供支撑。

主讲人

董彬

董彬为北京大学博雅特聘教授，任职于北京大学北京国际数学研究中心，并兼任北京大学国际机器学习研究中心副主任、北京中关村学院常务副院长。其主要研究方向包括机器学习、科学计算与计算成像。曾获2014年求是杰出青年学者奖；受邀于2022年世界数学家大会（ICM）作45分钟报告；入选2023年新基石研究员项目；同年获王选杰出青年学者奖，并受邀于2027年国际工业与应用数学大会（ICIAM）作大会邀请报告。

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课程负责人

莫凡洋

莫凡洋为北京大学博雅青年学者、博士生导师，国家级青年人才，材料科学与工程学院副教授、科学智能学院副院长。课题组致力于开展人工智能与合成化学的交叉研究，力求通过多学科知识与研究方法解决合成化学中的关键科学问题。主要方向包括：研发生物样品自动化色谱平台、构建色谱分离预测模型、开发分子光谱相关的深度学习预测工具等。

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课程号：23205015（本研一致）

开课单位：北京大学材料科学与工程学院

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图文排版 | 王冠一

审核 | 莫凡洋 许人杰 张婧

北京大学

材料科学与工程学院