叶颀
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计算数学机器学习方法最优化理论及其算法教育大数据分析
研究方向/领域 :
计算数学、1、 计算数学；2、 机器学习方法；3、 最优化理论及其算法；4、 教育大数据分析。
服务企业、产业相关工作成效、研究成果与荣誉：
本人现在是华南师范大学学院的教授，并担任机器学习与最优化计算实验室的主任；入选第十二批国家“千人计划”青年人才项目；博士毕业于美国伊利诺理工大学，曾在美国雪城大学与香港浸会大学从事教学科研工作，主要研究方向是逼近论及其在机器学习与数据分析中的应用；在国际学术期刊上发表多篇重要文章和在众多国际学术会议上做邀请报告，其中，与许跃生教授（首批国家“千人计划”入选者）在国际上提出了崭新的人工智能研究领域——稀疏机器学习方法，并完成了长达120多页的原创性文章，在美国数学协会的学术期刊上发表。
美国Sigma Xi科学荣誉学会优秀研究奖;本人在2016年在华南师范大学筹建“机器学习与最优化计算实验室”，成员包括“千人计划”入选者、长江学者、珠江学者、美国著名大学终身教授等，实验室是以机器学习方法的数学理论为主要研究目标，并推动其在高智能教育中的应用，包括逼近论、最优化理论、支持向量机、人工神经网络和教育大数据分析等国际前沿领域，现主持和参与国家“千人计划”项目、国家自然科学基金项目和广东省教育厅重大科研项目等。
研究成果与项目：
本人主要研究方向是逼近论及其在机器学习与数据分析中的应用，并推动人工智能和大数据的相关发展。在国际上提出了崭新的人工智能研究领域——稀疏机器学习方法，通过稀疏机器学习方法可以构建快速处理海量数据的算法，并将结合超级计算机（天河2号）对复杂模型进行大规模计算。
