［本站讯］9月14日至11月3日，日本工程院外籍院士、山东大学特聘教授施建明在中心校区讲授了“机器学习（AI）中的连续优化基础”系列课程。本次院士课堂为管理学院大成风骨之研究生能力提升系列活动之一。管理学院、数学学院、控制学院和机械学院的100余位师生聆听授课。

不同于传统的信息时代，机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，正在对社会发展产生重大影响。课程以ChatGPT作为实例，以构建机器学习（AI）算法所必不可少的连续优化方法为核心，介绍了当前AI解决问题的能力以及在管理领域的应用。

施建明教授强调优化是AI的核心，以支持向量机为例，介绍了机器学习模型的三要素和支持向量机的基本量推导；分析了机器学习中常用的几种优化方法，包括目标函数在区域内的局部最优解（Local Optima）和全局最优解（Global Optima），以及最速下降法、最小二乘法、梯度下降（Gradient Descent）等迭代算法；还重点讲解了神经网络算法以及使用EXCEL进行计算的详细步骤。

在现场提问环节，施建明教授与同学们讨论了AI算法中的多种连续优化方法，数学分析问题的设定和前提，以及AI算法领域的前沿技术和发展趋势。在课程考核阶段，施建明教授指导学生用神经网络算法完成了程序编写。

本次“机器学习（AI）中的连续优化基础”系列课程共16学时，课程内容深入浅出、生动有趣，拓宽了研究生的学术视野，提升了同学们的学术与创新能力。