题目：约束问题的人工智能方法

报告人：严骏驰

时间：2026年08月26日(周三)，16：50-17：15

会议地点：湖州东吴开元名都酒店3楼开元厅

报告摘要：

本报告将介绍报告人近期在组合优化、微分方程等领域的机器学习最新进展，特别是将约束作为神经网络架构的模块，实现高效学习和推理，及在EDA等场景展开应用。

报告人简介：

严骏驰，上海交通大学人工智能学院教授、科技部新一代人工智能重大项目、基金委人才项目、人工智能重大研究计划项目负责人，教育部深度学习资源建设首席专家、虚拟教研室和上海市一流本科课程主要负责人、致远AI项目主任、省部级自然科学一等奖获得者。曾任IBM研究院首席研究员和亚马逊人工智能实验室顾问总计10年 。主要研究兴趣为机器学习及交叉应用。长期任机器学习三大会议ICML/NeurIPS/ICLR领域主席、ICML董事会成员（大陆首位）。人工智能旗舰期刊IEEE TPAMI、TMLR、PRJ编委，ACM概率机器学习期刊创始高级编委。获AAAI 2021、IJCAI 2023最具影响力论文、CVPR 2024、IROS 2025最佳论文候选、ACL 2025杰出论文，学术引用逾四万次。指导学生获挑战杯特等奖、CCF优博或提名（2次）/CV新锐奖（3次）、交大学术之星或提名（3次）和本科生/博士生自然基金、丘成桐中学生竞赛金牌（2次）。任国际科学智能联盟副秘书长、国际模式识别学会IAPR、英国工程技术学会IET、亚太人工智能学会AAIA会士，获IEEE-CS AI2Watch新星奖、IEEE-CIS青年成就奖。10名博士毕业生分获上海交大、复旦、中科大、南大教职，另有2人前往MIT从事博士后研究。