8月23日，应biwn必赢邀请，普林斯顿大学、北京大学鄂维南院士来访并做客厦门大学最高层次学术讲座——“南强学术讲座”（第987期），为师生带来一场题为“机器学习的基础理论与科学机遇”的精彩报告。田中群院士，谢兆雄院长以及多位学院教师参加了交流和讲座。讲座由程俊教授主持。
讲座开始前，由田中群院士向鄂维南院士颁发“南强学术讲座”纪念牌并合影留念。
讲座中，鄂维南院士围绕机器学习的基本数学理论，介绍了科学研究的开普勒范式和牛顿范式，从中引出统计学习作为一种研究范式的理论基础。通过对原子、分子、流体等不同尺度的模拟分析，介绍了团队通过对机器学习的基础理论的研究，从逼近论的角度针对高维和过参数化的情形引进一套新的数学框架，并应用这个新的框架建立起核方法、浅层和深层的神经网络模型数学理论，在材料模拟，空气动力学，金融市场分析及语言学等领域取得了许多新进展。结合在多尺度模拟长期的研究积累，结合神经网络，解决传统上未发生尺度分离的多尺度问题的模拟，发展了基于深度神经网络的势函数，实现了固体电解质材料的宽温区模拟研究。参加讲座的师生与鄂院士进行了深入讨论。
【人物名片】
鄂维南，北京大数据研究院院长，普林斯顿大学教授，中国科学院院士。1989年博士毕业于美国加州大学洛杉矶分校；1989年至1991年，在纽约大学柯朗数学研究所做博士后。1993年获斯隆奖（Alfred P. Sloan Foundation Fellowship）。1996年获首届美国总统青年科学家与工程师奖。2003年获国际工业与应用数学协会科拉兹（Collatz）奖。2009年获美国工业与应用数学学会克来曼（Kleinman）奖。2014年获美国工业与应用数学学会卡门（Theodore von Karman）奖。2009年入选首届美国数学学会、2012年入选首届美国工业与应用数学学会会士。现任国家973计划项目“非结构数据的统计学习：数学基础及算法”首席科学家，中国大数据专家委员会副主任委员。
