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镜湖半月谈 ——“聚焦机器学习,赋能土木智建”讲座

2024-11-12 20:03:36 来源: 分类: 阅读量:

为普及人工智能在土木工程领域的应用方式及广阔前景,激发我校研究生对“人工智能+土木工程”交叉领域的兴趣,由西南交通大学研究生会主办,土木工程学院研究生会承办的西南交通大学镜湖半月谈——“聚焦机器学习,赋能土木智建”讲座于2024117日晚19:00在土木馆J1234教室如期举行。本次讲座特邀土木工程学院张傲南教授、徐淙洋博士和张家康博士为主讲嘉宾,共吸引了线上线下260余名同学的积极参与,现场气氛热烈,反响积极。

讲座伊始,由张傲南教授向同学们介绍机器学习在土木工程领域中的应用及其未来发展,并揭示智能建造在数据整合、模型构建和系统发展等方面存在的不足。紧接着,张教授从感知内容、手段及监测技术三个维度详细阐述了全息感知技术,并客观分析了集成感知装备当前所面对的挑战。

随后,张教授深入探讨智能处理的演进,从基础信号和图像处理技术起步,到传统机器学习算法,再到群体智能优化算法、神经网络及深度学习技术。同时,张教授重点指出强化学习、迁移学习、自监督学习和生成式模型的应用将为人工智能提供新可能。

基于现有技术,终身学习的概念被提出,强调在不同任务上训练而不遗忘,以实现人工智能的持续进化和学习,是科研人员所追求的高级目标。在演讲的最后部分,张教授着重强调知识集成的重要性,提出构建各类知识图谱模型,实现数据、知识和智能的深度融合,以此推动土木工程领域向智能化和自动化的未来发展。

在张教授分享结束后,张博士分享如何将自身课题与机器学习结合。张博士通过分享在材料设计中使用机器学习模型的案例,讨论机器学习在道路材料分析中的应用。同时鼓励同学们多查阅文献,在模型开发中融入专业知识,构建最适合自身课题的模型。

徐博士在张博士的分享基础上提出了自己对深度强化学习在土木领域应用的见解,徐博士首先介绍了深度强化学习的基本原理,将传统优化方法与深度强化学习进行对比,强调其在求解速度、动态优化、资源消耗及处理高维复杂环境决策中的优势。随后,结合案例深入讲解深度强化学习在铁路选线和高速铁路智能运维等土木工程领域的实际应用。

在问答环节中,线上线下的同学们纷纷向嘉宾们提出了一系列关于机器学习的问题。张教授针对“如何在机器学习的起步阶段迈出研究的第一步”这一问题,给出了详尽而耐心的回答。他强调了掌握机器学习基础知识的重要性,并推荐了吴恩达和李宏毅老师的网课作为学习资源。与此同时,线上的同学们也通过弹幕形式提出了自己的疑问。一位线上同学询问“除了CSDN之外,还有哪些网站可以用于了解机器学习”。对此,张博士详细介绍了CourseraKaggleGithub等平台,并鼓励同学们将理论与实践相结合,以更深入地掌握机器学习知识。

问答环节结束后,活动进入了激动人心的抽奖环节。工作人员负责收集参与问答环节的同学号码牌,由张教授随机抽取一名幸运观众并颁发了活动精品奖——《机器学习》(西瓜书)。此外,张博士和徐博士共同抽取了两名观众,分别颁发了活动纪念品——文创笔记本。

在讲座的尾声,工作人员向张傲南教授、张家康博士和徐淙洋博士献上鲜花,以表达对嘉宾们精彩演讲的敬意和感谢。随后,嘉宾与在场的全体观众一同合影,以此纪念这一难忘时刻。随着快门的按下,本次镜湖半月谈——“聚焦机器学习,赋能土木智建”讲座圆满落下帷幕。