開始日期: 2025-01-18

　　課時安排: 7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

　　適合人群

　　適合年級 (Grade): 大學(xué)生及以上

　　適合專業(yè) (Major): 數(shù)據(jù)科學(xué)/大數(shù)據(jù)/電子信息工程/信息管理系統(tǒng)/數(shù)據(jù)庫等專業(yè)或?qū)ι鲜鰧I(yè)感興趣的學(xué)生;

　　學(xué)生需要具備微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，并能夠熟練使用Python編程。

　　建議選修: Python數(shù)據(jù)處理及其數(shù)學(xué)原理

　　導(dǎo)師介紹

　　Soummya

　　卡內(nèi)基梅隆大學(xué) (CMU)講席終身正教授

　　Soummya導(dǎo)師獲于2010年獲卡內(nèi)基梅隆大學(xué)電氣與計算機工程博士學(xué)位。2010年6月至2011年5月，他在美國新澤西州普林斯頓大學(xué)電氣工程系擔(dān)任博士后研究員。他目前是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)電氣與計算機工程講席終身正教授。他的研究興趣包括大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、隨機系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)和數(shù)據(jù)科學(xué)中的決策，以及在信息物理系統(tǒng)和智能能源系統(tǒng)中的應(yīng)用。導(dǎo)師于2016年獲得CMU院長早期職業(yè)獎，2016年獲美國自動控制委員會理論類最佳論文獎，2020年帶領(lǐng)CMU團隊在ARPA-E Grid Optimization Competition中排名前10，2022年獲選為IEEE院士。

　　任職學(xué)校

　　卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)，簡稱CMU，是美國25所新常春藤盟校之一。2020年QS世界大學(xué)學(xué)科排名中，其計算機與信息系統(tǒng)學(xué)排名世界第3。截至2019年3月，該校共培養(yǎng)出了13個圖靈獎、17個諾貝爾獎、9個奧斯卡金像獎、114個艾美獎、44個托尼獎得主。長期以來，CMU的計算機系都占據(jù)全美第一的位置，學(xué)校的軟件工程專業(yè)全美排名第一，其研究院更是美國國防部的軍官研究院。CMU位列CSRankings排名世界第一。U.S. News計算機本科及碩士項目與斯坦福大學(xué)，麻省理工學(xué)院，加州大學(xué)伯克利分校并列全美第一。

　　項目背景

　　機器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)具有廣泛的社會應(yīng)用價值。從運輸、能源、工業(yè)供應(yīng)鏈等有形基礎(chǔ)設(shè)施到醫(yī)療和金融等無形服務(wù)，這些現(xiàn)代社會經(jīng)濟發(fā)展的方方面面離不開機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)一般是在單機或者集群上集中處理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型。為了在大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景中實現(xiàn)快速、高效的在線決策和訓(xùn)練，去中心化機器學(xué)習(xí)，也就是分布式機器學(xué)習(xí)，逐漸受到學(xué)界更多關(guān)注。隨著現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)(IoT)平臺、自組織網(wǎng)絡(luò)、邊緣計算的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)越來越多地在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點/用戶/設(shè)備(統(tǒng)稱為代理)上以分散的方式收集和處理。與典型的基于云或基于參數(shù)服務(wù)器的設(shè)置不同，分散學(xué)習(xí)(Decentralized Learning)是一種在多個獨立節(jié)點或代理之間協(xié)作進行機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理的方法，而不是依賴于集中式服務(wù)器。分散學(xué)習(xí)的主要目標(biāo)是利用各個節(jié)點的計算資源和數(shù)據(jù)，提升模型的訓(xùn)練效率和性能，同時保護數(shù)據(jù)隱私和增強系統(tǒng)的魯棒性。在具有分布式數(shù)據(jù)的智能體網(wǎng)絡(luò)中，基于分散網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作機器學(xué)習(xí)處理算法的設(shè)計已經(jīng)成為一種新興的研究趨勢。

　　項目介紹

　　本項目的重點是設(shè)計和分析基于分布式數(shù)據(jù)的大規(guī)模智能體網(wǎng)絡(luò)中完全分散的機器學(xué)習(xí)和推理的算法。課程將介紹如何為分類和回歸等任務(wù)構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型、監(jiān)督學(xué)習(xí)框架、隨機優(yōu)化，從簡單線性模型訓(xùn)練到復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及基于共識和擴散類型的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，這些算法廣泛應(yīng)用于去中心化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的協(xié)作訓(xùn)練。針對未來有意從事人工智能、機器學(xué)習(xí)相關(guān)行業(yè)及科學(xué)研究的學(xué)生，本課題將提供必要準(zhǔn)備和堅實基礎(chǔ)。

　　項目大綱

　　網(wǎng)絡(luò)信息處理和機器學(xué)習(xí)Network information processing and Machine Learning

　　網(wǎng)絡(luò)化去中心化隨機優(yōu)化設(shè)置Network decentralized stochastic optimization Settings

　　基于共識和擴散的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法Network learning algorithm based on consensus and diffusion

　　聯(lián)邦學(xué)習(xí)：基本算法 Federated Learning: Basic Algorithms

　　去中心化在線參數(shù)估計與統(tǒng)計保證 decentralized online parameter estimation and associated statistical guarantees

　　高效通信設(shè)計及抵御網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)惡意攻擊Efficient communication design and tolerance of malicious network and data attacks

　　項目回顧與成果展示 Program Review and Presentation

　　論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

　　項目收獲

　　7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時

　　項目報告

　　優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)(可用于申請)

　　結(jié)業(yè)證書

　　成績單

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