为进一步深化研究生教育改革，加快构建一流研究生分类培养体系，信息与通信工程学院在第九届“研究生学术交流月”期间，邀请了来自上海交通大学的黄晓霖教授为我们带来“机器学习研究中的优化方法”课程。突出“促进交流，拓宽视野”的原则，以课堂学习和课下讨论为依托，促进师生与国内外著名高校专家的深入交流，提升师生国际学术交流能力和科学精神，帮助学生紧跟科技前沿，掌握先进的科研方法。

黄老师从优化的基础概念讲起，通过生动的案例和深入浅出的讲解，让学生对数学优化问题有了全新的认识。从最小二乘法到卷积神经网络，从梯度下降到牛顿法，每一个优化方法的背后都蕴藏着深刻的数学原理和实际应用价值。黄老师不仅讲解了这些方法的数学表达、定理和原理，还结合机器学习中的实际问题，展示了它们在实际应用中的强大威力。

        

在课程中，黄老师还特别强调了凸优化在机器学习中的重要性。通过引入凸集、凸函数、全局最小和局部最小等概念，让学生对凸优化有了更深刻的理解。同时，黄老师还讲解了拉格朗日算子、对偶问题、KKT条件等高级优化理论，为学生打开优化领域的大门，看到更广阔的研究前景。

除了理论知识的讲解，黄老师还注重培养学生的实践能力和创新思维。他通过引入深度学习、支持向量机、生成对抗网络等前沿技术，让学生了解到机器学习领域的最新动态和发展趋势。同时，黄老师还鼓励学生积极思考，提出自己的问题和见解，培养独立解决问题的能力。

在黄老师的引领下，学生们不仅学到了优化与机器学习的知识，更重要的是学会了如何思考问题和解决问题。黄老师的课程不仅是一场知识的盛宴，更是一次思想的启迪。他让学生了解到优化不仅是数学和计算机科学的结合，更是人类智慧的结晶。