1樓：薛丁格的大兔紙
本身也是使用了一段時間鄂老師發展的deepmd-kit和deepks-kit.鄂老師組開源共享的文化也讓我們廣大科研狗受益良多。這個研討計畫也是給我們廣大初學者提供了乙個快速入門的機會。
瞄了一眼，裡面有不少產業方面的應用場景，同意也適合廣大生化環材的搬磚狗脫坑╭(╯ε╰)╮
2樓：媛兒
此回答可能有點偏題，但我還是想談談從這個培養計畫中延伸出來的我的一些看法。
前些天我認真看了北京智源大會機器學習如何改變傳統科學？這個主要由鄂院士主持的分論壇，我想這個論壇的一些報告就已經把鄂院士的一些想法和觀點，以及這個培養計畫背後的精神傳達的很清楚了。
1.原始創新的重要性
2.開源社群的必要性
在科學計算的領域，我一直也覺得非常缺乏開源社群的存在，計算機這個專業，為什麼能發展的如此迅速，就是它的開放性是遠遠超過其他傳統的自然學科，我覺得要想推進其他自然學科的發展，就必須要走開源的模式，科學計算就是開啟開源模式的乙個小缺口，通過交叉學科，交叉領域把開源的精神逐步擴散，我覺得是乙個極好的模式
3.科研跨界的必然性
機器學習與傳統科學的交叉，實際上就是數學與物理、化學的交叉。再說窄一點就是機器學習與計算凝聚態物理、計算化學的交叉。我一直覺得雖然是技術人員，但擅長的領域不能太過於專一，不能因為不斷地專業性地學習就把科研的路越走越窄， 況且在我看來機器學習與第一性原理、量子化學有非常大的共性，我覺得不同學科之間的交流和學習是非常有必要的。
4.工業軟體的重要性
其實在計算領域，我們都知道很多科研上使用的軟體都是非中國產的，但我覺得以我們目前的現狀和科研實力是有能力去做好的工業軟體的，只不過需要時間的沉澱和大批的開發者的努力，我覺得現在機器學習和科學計算的交叉，人工智慧與傳統科學的交叉搞的這麼火熱的情況下，做工業軟體、工具類的軟體包，就是乙個非常好的契機。
5.關於人才的需求
在我看來由於一些我們都知道的原因，我們教育體制培養的人才是與工業界的人才需求是嚴重脫節的。因為科研的特殊性，科學研究的實際現狀是遠遠超前於工業界落地的進度的，所以我覺得在學術界去強調應用是非常有必要的。這樣才完成了我們教育的乙個非常實際的目的是為工業界培養能夠將科研需求落地為產業的人才。
3樓：
參加過一次線上的研討會，大佬們的報告讓我對機器學習的看法不僅僅是特徵工程和調參，我還收穫了頻率原則，大佬們匯報時很有激情，而且解答也很有耐心，人很nice，院士大大超和藹。總之，這是一群很有研究和知識追求的群體，很榮幸能遇到大家。
4樓：
很有意思的乙個計畫，尤其是它是線上的，開放的，都扔到B站了，未來會受眾極廣的。
這真是個好時代啊，網際網路+AI，科學到技術，提速提速「黎崇是你什麼人？」
「在下曾在黎老先生門下受教。」
周玄清皺眉道：「黎兄當年以太傅之身，不拒平民，設教壇於宮牆之外，門下學生沒有一萬也有八千，自然是遍於天下。……
不知道將來默默潛水參與的學生裡會不會湧現出異常卓越的人呢？
5樓：陸行鳥
做為乙個機器學習領域的小白，第一次接觸機器學習相關課程就是鄂維南院士組織的機器學習聯合培養計畫。
這一系列的課程給我機器學習入門帶來的巨大的幫助。雖然各位老師授課風格迥異，但是無一不深入淺出，引人入勝。在這門課程中我也對深度學習有了最初步的認識。
在這裡也替機器學習聯合培養計畫宣傳一波，希望有興趣的小夥伴也來參與呀c2sml.cn
6樓：
將AI作為科學正規化的一部分引入科研系統中，是很好的一件事，至少可以證明AI在某種程度上是可以部分替代人腦完成科研任務的。通過AI去總結歸納規律，解決科研中的一些瓶頸問題，是很好的工作方向。
前幾天剛剛聽了他的報告，的確，他想做的工作很好，但是一點感覺，可能這個工作整體上偏應用，如果可以從中總結一些AI的底層理論，可能更有意義。如果僅僅是將AI作為資料處理工具來使用，哪怕是在他所設想的物理化學生物等領域得到了好的結果，感覺還是有些遺憾的，因為這些還不能揭示AI的本質特徵。
其實，從個人角度看，鄂先生應該繼續去探求AI的基礎理論，他其實算比較接近AI底層基礎的人之一，不知道他是否還會在這個方向繼續。
作為做AI可解釋性的人，我很願意看到鄂老師這個方向的工作有進展，這個領域不能被一群調參的人佔據主場。但是，目前看，不是很樂觀，願意走這個方向的人好像不是很多。多年前我就說過，理解深度學習要從物理的角度去做，有幾個人聽懂了呢？
鄂老師的工作，其實就是從經典力學的角度去理解深度學習的，有幾個人看到了呢？還有幾個人能更深的和物理系統的關係呢？Deep network is physical，這句話恐怕沒人能聽懂。
王磊的報告已經有點意思了。不說了，再說，又要有人扣民科帽子了，反正，對有些人來說，沒聽說過的，聽不懂的，就是民科。
另外，提問的許老師，深度網路訓練過程中的複雜度當然在變化，只要知道如何正確定義網路複雜度，就很容易看到乙個網路訓練過程中SGD的隱含的約束是驅使網路向低複雜度走的，所以深度網路才有良好的泛化性，這是非常直觀的。從頻率的角度去理解，也許不是好的影象，這應該只是乙個表象，不是頻率，是幾何結構，是網路構造的幾何結構，在訓練的過程中網路先去構造了整體結構，然後才是細部結構，當然這也可以說是空間頻率。另外一點，用淺層網路分析深度網路，可能還是不合適，因為二者是有本質差異的。
7樓：痴想卻東籬
第一次接觸機器學習聯合培養計畫，是在去年10月份。當時鄂維南院士克服萬難從美國回來，到各個高校宣講，極一己之力推動聯合培養計畫活動的開展。鄂老師經常在演講中提到「AI for science」這個觀點，渴望將人工智慧與生物、化學、材料、工程等更好的結合起來，使之成為人工智慧更大的主戰場，聯合培養計畫應運而生。
聯合培養計畫的初衷，是促進機器學習與各個學科的交融，旨在為國內優秀學生和青年教授，整合國內外優質的教學和科研資源，創造全球頂級的學習和科研環境及科研平台，使其成為機器學習以及相關領域最優秀的青年人才。
第一次參加聯合培養，被鄂老師的巨集偉藍圖所震撼。從神經網路的基本架構，到神經網路在化學、分子領域的應用，我切實的看到了神經網路的奧妙和其在基礎學科的應用。當時的聯合培養計畫，影響範圍還主要集中在清北復交中科大等高校。
但到了第二階段，聯合培養的大門漸漸向全國乃至世界開啟。無論是有名望的教授，或是籍籍無名的學子，無論是專攻機器學習領域的大牛，或是略有涉獵的其他領域學者，在這樣的平台下都可以肆無忌憚的交流學術、碰撞思維。
隨著聯合培養計畫的舉辦，我對機器學習的認識更加立體化。從原來震撼於影象識別、自然語言處理的奇妙，到現在更加深刻的認識到其內部複雜的數學機理及其網路結構本身的優越性，我們漸漸從簡單的使用模型向解釋模型結構原理轉變。每個學科都有各自不同的特性，我們想要將基礎學科與神經網路相結合，就要理解學科特性與網路結構特性，而非沿襲前人的道路。
而聯合培養計畫的因材施教、針對不同學科進行培養的方式，亦可以使我們更好的利用、理解、結合神經網路模型，促進學科發展。
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