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    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    本文作者: 陳伊莉 2017-10-25 09:22
    導語:從計算機經濟學(算法博弈論)的基本原理、到拍賣、采購機制設計、區塊鏈及分布式商業,并結合理論在實際中的應用場景進行了詳盡的分享和解讀。

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    2017 年10月19——21日,最新一期的中國計算機學會學科前沿講習班(CCF Advanced Disciplines Lectures,簡稱 ADL)在上海財經大學舉辦。

    本期主題是《計算經濟學的理論與應用》,邀請了七位來自清華、上海財經大學、上海交通大學、香港大學的計算經濟學領域專家以及螞蟻金服、萬向集團的負責人,從計算機經濟學(算法博弈論)的基本原理、到拍賣、采購機制設計、區塊鏈及分布式商業,并結合理論在實際中的應用場景進行了詳盡的分享和解讀。

    7 位學術大牛、業界領袖分別是:

    上海財經大學信息學院教授 陸品燕

    上海交通大學教授 鄧小鐵

    螞蟻金服集團人工智能商業決策總監 盛子夏

    萬向區塊鏈股份公司副總經理 陶曲明

    香港大學計算機系助理教授 黃志毅

    上海財經大學信息學院青年千人副教授 Nick Gravin

    清華大學交叉信息研究院青年千人助理教授 唐平中

    7位重磅嘉賓講了啥?

    下面就來回顧一下本次講習班的主要內容(按分享時間順序總結,排名不分先后)。

    陸品燕:計算經濟學概論

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    陸品燕,上海財經大學信息學院教授,理論計算機科學研究中心主任。獲得清華大學計算機系博士學位后加入微軟亞洲研究院。有50余篇科研論文在STOC、FOCS、SODA、EC等頂級計算機理論及博弈論的國際會議和雜志發表,榮獲ICALP2007、FAW2010、ISAAC2010等重要國際會議最佳論文獎。2017年擔任計算經濟學方向重要國際會議WINE 2017的程序委員會主席。

    陸品燕教授的主要研究方向是理論計算機,并注重與其它學科的交叉,例如與經濟學、博弈論交叉后誕生的算法博弈論(algorithmic game theory),主要關注拍賣理論及機制設計。

    作為本次課程的首位講師,他首先作了一個關于算法博弈論的簡單介紹。算法博弈論研究博弈論和經濟學中的計算問題,包括各種均衡(如Nash均衡、市場均衡等)的計算復雜性問題、優化問題、合作博弈和利益再分配、商品定價等。他說,“算法博弈論是經濟學中的工程學。”

    而機制設計歸根結底也是算法問題,現實中的案例包括搜索引擎網址排序、淘寶賣家排序等。總的來說,在市場行為、交通道路設計、導航問題、在線廣告拍賣、選舉等方面,算法博弈論都能發揮作用。此外,陸品燕教授還重點講解了漸近最優誠信機制(asymptotically optimal truthful mechanisms)和最佳拍賣機制(optimal competitive auctions)。

    鄧小鐵:基于數據的互聯網市場定價與資源分配原理所面臨的行為學挑戰

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    鄧小鐵教授,上海交通大學教授,特聘專家。他曾在英國利物浦大學、香港城市大學和加拿大約克大學任教。因為對算法和博弈理論交互研究的貢獻,于2008年獲選ACM Fellow。2012年入選國家。目前的研究重點集中在算法博弈理論包括均衡分析和機制設計, 并應用于互聯網經濟學金融學。發表論文200余篇,被引用數千次。多次做國際學術會議特邀報告,曾獲得IEEE理論計算機學術會議FOCS的最佳論文獎。

    鄧小鐵教授表示,今天的互聯網為不同類型的市場創造了廣泛的機會,適用于各種應用:出租車的呼叫服務,在線餐飲外賣,共享單車。但如何對這些平臺提供的服務進行定價是一個問題。這些模式定價和分配的一個共同特征是,導致這些決定的信息是基于收集的數據,包括被動觀察和積極從參與者征求得來的數據。針對這類服務的定價和分配對決策制定適當的協議提出了挑戰。

    而目前學術界尚未提供一套全面的方法來解決這些新型經濟體所涉及到的基于大數據,機制設計和算法方法的新業務問題。他也在課程上提出了一些誕生于這樣的研究領域的基本問題,重點探討解決挑戰中的定價和分配的經典原則。

    盛子夏 :人工智能驅動金融生活

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    盛子夏2012年加入阿里金融,歷任網商銀行風險管理官,現任螞蟻金服集團人工智能商業決策總監。目前主要工作包括構建金融知識圖譜來實現下一代的金融私人虛擬助手,并實現私人銀行的智能理財和資產配置服務的普及化。

    盛子夏以“一部手機走遍杭州”為引,說明AI已經深入金融和生活的方方面面,在信用、個性化推薦、風控、搜索、智能助理、營銷方面都能發揮作用。而螞蟻金服正在將AI作為Techfin的主要驅動力,在上述多個場景中已經付諸實踐。此外,他重點介紹了智能客服、個性化產品和咨詢推薦平臺、安全大腦平臺、運費險、基于參數服務器的大規模機器學習五個案例及背后核心技術。

    陶曲明:區塊鏈與機制設計 

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    陶曲明,萬向區塊鏈股份公司副總經理,萬云平臺總經理,萬向新鏈加速器負責人,萬向區塊鏈咨詢業務負責人。在加入萬向前,陶曲明在全球頂尖IT企業積累了超過18年的豐富服務管理和業務管理的實踐經驗。

    陶曲明從比特幣這一區塊鏈經典應用切入,介紹了區塊鏈六層系統架構和比特幣幾點重要且精妙的機制設計,例如挖礦與記賬過程、交易簽名與校驗、最長分支博弈、防范偽造或復制假幣、防范51%算力攻擊等。

    他認為,區塊鏈技術正在重塑商業。在降低交易成本的同時,區塊鏈的代幣激勵機制提升了網絡價值。此外,還催生了分布式商業,淡化傳統商業社會中所有權的概念,更加強調使用權的意義。

    但同時,陶曲明也指出,分布式商業位于早期階段,實現過程存在眾多挑戰,包括不完善的共識機制、擴容、交易頻率等技術障礙、以及利益分配等問題。而且,分布式商業也存在一些劣勢,比如決策效率低、使用體驗不友好、穩定和安全性欠缺等。

    黃志毅:基于數據的機制設計理論

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    黃志毅,香港大學計算機系助理教授,第一屆姚班畢業生,賓夕法尼亞大學計算機與信息科學博士。主要從事計算博弈論,機制設計,在線算法,以及差分隱私方向的理論研究工作。曾獲得香港杰出青年學者以及ACM SPAA 2015最佳論文等獎項。

    傳統經濟學基于貝葉斯模型的機制設計理論假設買家對所求物品的價值是從一個先驗概率分布中隨機采樣得來,并且這個先驗概率分布對于賣家是已知的。然而在實際的應用場景中,賣家只能從以往的用戶數據中提取出關于這些先驗概率分布的部分信息并以此為基礎進行機制設計。

    黃志毅教授以一個買家一個賣家的簡單模型為例,從嚴格的數學模型出發探討關于如何基于用戶數據設計近似利潤最大化機制的一些問題:賣家需要多少數據才能設計出取得99%近似最大利潤的機制,如何在一個在線機器學習的模型下平衡最大化當前利潤以及學習買家信息兩者之間的關系等。他一共講述了三種模型,sample complexity、online action、online action with non-myopic bidders。

    Nick Gravin: 采購預算的可行機制

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    Nick Gravin,上海財經大學信息學院青年千人副教授,數學與計算機科學博士。Nick Gravin曾是2003年國際奧林匹克競賽金牌得主,曾任職微軟新英格蘭研究院、麻省理工學院的博士后研究員。Nick Gravin的研究興趣涉及算法博弈論,凸幾何與離散幾何,概率論和組合優化等領域。

    采購預算的可行機制設計(Budget Feasible Procurement Mechanisms)聚焦于在預算下從戰略代理商購買物品或服務的場景。簡單地說,就是多個賣家一個買家。該場景提出了有趣的組合優化問題,包括眾包,社交網絡營銷,推薦系統,頻譜拍賣和隱私拍賣等應用領域。

    Nick Gravin 教授從理論和應用兩方面進行講解。理論方面涉及組合優化,競爭分析,近似比率,貝葉斯模型,貼現價格機制。而在應用方面,他談到了社交網絡的興趣影響力,定價和匹配眾包任務以及隱私拍賣等領域。

    Nick Gravin教授表示,希望該課程能成為采購問題相關的實用工具箱,并對于組合優化、機制設計、在線學習(online learning)等相關問題有所幫助。

    唐平中:最優機制設計 

    7位大咖齊聚CCF ADL計算經濟學課程,探索算法博弈論,區塊鏈、人工智能與經濟學的交叉

    唐平中,清華大學交叉信息研究院青年千人助理教授、博士生導師、計算經濟學研究室主任。唐平中博士的研究領域是人工智能及多智能體系統,專注于互聯網背景下計算機科學與經濟學的交互。他在該領域著名會議及期刊發表論文四十余篇,獲得IJCAI-15媒體論文獎,AAMAS-17最佳論文和最佳學生論文提名和IJCAI-17青年事業獎。唐平中博士提出的解決方案包括百度搜索廣告中的個性化保留價項目,淘寶平臺的防刷單推薦算法和滴滴拼車的定價機制。

    唐平中博士首先分享了拍賣的起源和現狀,指出拍賣物品的特質主要表現在,價值會隨著時間而降低,市場狹小,目標用戶不多。

    他還談到單物品拍賣的四種常用方式,英式拍賣、荷式拍賣、第一價格拍賣、第二價格拍賣,并分析了每種方式背后的邏輯和理論。此外,講座還涵蓋最優機制設計領域當中經典和前沿的結果,著重介紹了如何將這些理論結果應用到重要的工業場景中。

    “實際上,拍賣的場景很廣泛,尤其是在互聯網時代。互聯網公司如何將巨大的關注度轉化為收入都與拍賣有關,就是將關注度賣給對這些感興趣的人,例如電商與商家,搜索與廣告主等。”他表示。

    座無虛席、意猶未盡的現場

    3 天,每天從上午 9 點到下午 6 點,報告廳座無虛席,只能在最后加座一排。據雷鋒網了解,還有數個上財本校的老師自發來學習。而在課程的休息環節或者結束課程后,講師們也總是被學員團團圍住,甚至也有講師在課程結束后又被同學拉著再聊了半個小時才意猶未盡散場的情況。

    下面是雷鋒網編輯在現場看到的一些盛況:

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    雷鋒網人工智能培訓平臺 AI慕課學院獲 CCF 獨家線上視頻版權,雷鋒網作為獨家合作媒體,完整再現各路專家現場授課、交流的場景。觀看本次講習班完整視頻+PPT可戳:http://www.mooc.ai/course/193,或者掃描下圖二維碼觀看。

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