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【導讀】加州大學伯克利分校統計系及電氣工程與計算機科學系校長教授郁彬發表了最新論文《真實數據科學，Veridical data science》。

可預測性、可計算性和穩定性(PCS)是數據科學的三個核心原則。它們將預測和復制的科學原理嵌入到數據驅動的決策中，同時認識到計算的中心作用。基于這些原則，我們提出了PCS框架，包括工作流程和文檔(在R Markdown或Jupyter Notebook中)。PCS框架旨在跨科學、社會科學、工程、商業和政府領域的負責任的、可靠的、可復制的和透明的分析。它可以作為科學假設生成和實驗設計的推薦系統。特別地，我們建議(基本)PCS推論用于數據結果的可靠性度量，將統計推論擴展到當前數據科學實踐需要的更廣泛的范圍。

題目： Machine learning and the physical sciences

摘要：

機器學習(ML)包含廣泛的算法和建模工具，用于大量的數據處理任務，這些任務近年來已經進入大多數科學學科。本文有選擇地回顧了機器學習與物理科學接口的最新研究進展。這包括由物理洞察力驅動的ML的概念發展，機器學習技術在物理中的幾個領域的應用以及這兩個領域之間的交叉。在介紹了機器學習方法和原理的基本概念之后，舉例說明了如何用統計物理來理解ML中的方法，然后介紹了ML方法在粒子物理和宇宙學、量子多體物理、量子計算、化學和材料物理中的應用。此外，還強調了針對加速ML的新型計算體系結構的研究和開發。每個部分都描述了最近的成功以及特定領域的方法和挑戰。

作者簡介：

Giuseppe Carleo于2018年加入了位于美國計算量子物理中心的Flatiron研究所。2007年，他在羅馬大學獲得物理學學士學位;2011年，他在意大利國際高等研究學院獲得凝聚態理論博士學位。他在法國光學研究所和瑞士蘇黎世聯邦理工學院獲得博士后。他也是蘇黎世聯邦理工學院計算量子物理學的講師。Carleo的主要研究方向是發展先進的數值算法來研究強相互作用量子系統的挑戰性問題。他的研究應用范圍包括凝聚態物質、超冷原子和量子計算。他對量子蒙特卡羅方法的發展做出了貢獻，包括平衡和動態特性，包括時變蒙特卡羅和神經網絡量子態。在CCQ，他正在開發和推廣基于人工智能的新技術來解決量子問題。他是開源項目NetKet的創始人和開發負責人。

課程題目： Deep Learning for Science School

課程大綱：

• ML介紹
• 神經網絡 Ⅰ
• NERSC-DL棧概述
• 使用Keras構建NNs（動手實踐）
• 神經網絡 Ⅱ
• 深度學習的實踐性
• DL再現性
• 訓練NNs動手實踐
• ML中的公平與倫理
• 序列模型
• 生成模型
• NERSC科學DL
• HEP中的GANs
• 分子工程的DL
• 量子化學的DL
• 超參數優化
• 特征轉換
• 可解釋性
• 目標檢測與圖像分割
• 規模化NNs訓練
• 幾何DL
• 規模化NNs訓練（動手實踐）

主講人：

Brenda Ng，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室機器學習科學家。

Mustafa Mustafa，NERSC，伯克利實驗室的機器學習工程師

Wahid Bhimji,是NERSC數據和分析服務團隊的大數據架構師。他目前的興趣包括機器學習、數據庫和數據管理。他目前領導幾個機器學習項目，特別是與高能物理相關的項目；協調NERSC和CS領域的深度學習部署；是NERSC數據庫的主要用戶聯絡點；是即將推出的Perlmutter機器的工作流程和數據領導；是HEP-CCE的參與領導。顯然，他是Cori第1階段調試（尤其是數據服務）和突發緩沖區的用戶負責人。Wahid在學術界和英國政府從事科學計算和數據分析工作多年，并在高能粒子物理學領域獲得博士學位等。

主題：From Data to Model Programming: Injecting Structured Priors for Knowledge Extraction

摘要：從序列標記到關系抽取，再到知識推理，深度神經網絡模型在知識抽取任務中取得了最先進的性能。然而，這些渴求數據的模型嚴重依賴于人工標記的訓練數據，并且經常作為黑箱組件運行，減慢了下游應用程序的開發。在這次演講中，我將介紹我們最近在將結構化先驗知識應用到深度神經網絡模型中進行知識抽取方面的進展，這兩個模型都是在輸入數據級別(即，以及在模型架構級別(即，對模型進行編程)。特別地，我將討論如何在命名實體識別中合并域字典，以及如何在關系提取中建立語義規則，作為輸入級結構化先驗知識的示例。對于模型編程，我將提出一個基于圖神經網絡的框架，用于在涉及常識推理的自然語言推理中捕獲多關系結構化先驗知識作為模型架構的一部分。這些解決方案共同構成了從數據到使用結構化先驗知識進行模型編程的路線圖。

嘉賓簡介：任翔，美國南加州大學計算機科學系助理教授，獲美國南加州大學ISI聘任。他也是智能和知識發現(INK)研究實驗室的主任，ACM SIGKDD和數據挖掘(SIGKDD)的信息主任，以及USC機器學習中心的成員。之前，他是斯坦福大學的研究學者，并在伊利諾伊大學香檳分校獲得了計算機科學博士學位。Ren博士的研究重點是開發標簽高效的計算方法，從自然語言數據中提取機器可操作的知識(例如，組合、圖形結構表示)，并對知識結構進行神經推理。他的研究導致一本書和50多個出版物,覆蓋著超過會議教程(KDD、WWW NAACL),并獲得了獎項包括谷歌AI教師獎,摩根大通AI研究獎,亞馬遜研究獎,ACM SIGKDD論文獎(2018),WWW最佳海報亞軍(2018),大衛·j·Kuck優秀論文獎(2017),谷歌博士獎學金(2016),和Yelp數據集挑戰獎(2015)。他是福布斯亞洲30位30歲以下富豪之一。

題目： Combating Fake News: A Data Management and Mining Perspective

簡介： 假新聞是對全球人民的主要威脅，導致人民對政府，新聞和公民社會的信任度下降。社交媒體和社交網絡在公眾中的流行引起了假新聞的蔓延，其中陰謀論，虛假信息和極端觀點盛行。發現假新聞并進行緩解是當今時代的基本問題之一，已引起廣泛關注。盡管事實調查網站（政府網站和大型公司，例如Google，Facebook和Twitter）已經采取了初步措施來解決假新聞，但仍有許多工作要做。本教程的目標是雙重的。首先，我們希望使數據庫社區熟悉其他社區在打擊假新聞方面的工作。我們提供相關領域的最新研究成果，包括檢測，傳播，緩解和干預假新聞。接下來，我們提供數據庫社區研究內容的摘要，并討論如何將其用于抵制假新聞。

嘉賓介紹：

Laks V.S. Lakshmanan是不列顛哥倫比亞大學計算機科學系的教授。 他是BC Advanced Systems Institute的研究員，并于2016年11月被任命為ACM杰出科學家。他的研究興趣涵蓋數據庫系統及相關領域的廣泛主題，包括：關系數據庫和面向對象的數據庫，OLAP和數據倉庫，數據庫挖掘，數據集成，半結構化數據和XML，信息和社交網絡及社交媒體，推薦系統和個性化。

Michael Simpson是不列顛哥倫比亞大學計算機科學系的博士后研究員。 他從維多利亞大學獲得博士學位。 他的研究興趣包括數據挖掘，社交網絡分析以及圖形問題的可伸縮算法設計。

Saravanan（Sara）Thirumuruganathan是HBKU QCRI數據分析小組的科學家。 他在德克薩斯大學阿靈頓分校獲得博士學位。 他對數據集成/清理和用于數據管理的機器學習廣泛感興趣。 Saravanan的工作已入選VLDB 2018/2012最佳論文，并獲得SIGMOD 2018研究重點獎。

題目： Never-Ending Learning

簡介：

今天的機器學習方法與人類終身學習能力之間存在著明顯的差異。人類學習許多不同的功能和技能，從多年來獲得的不同經驗，從一個階段的課程中，他們首先學習更容易的任務，然后更困難的任務，保留所學的知識和技能，在隨后的學習中使用，使它更容易或更有效。此外，人類會對自己不斷進化的技能進行自我反思，隨著時間的推移選擇新的學習任務，相互教導，學習新的表現形式，閱讀書籍，討論相互競爭的假設等等。本教程將重點討論如何設計具有類似功能的機器學習智能體，包括強化學習和其他智能體學習體系結構、遷移和多任務學習、表示學習、平攤學習、自然語言教學和演示學習、實驗學習等主題的研究。

邀請嘉賓：

Tom M. Mitchell是卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)計算機科學學院(School of Computer Science)臨時院長。Mitchell從事機器學習工作多年，與Jaime Carbonell和Ryszard Michalski共同創辦了ICML會議。最近，他指導了一個名為“永無止境的語言學習”(NELL)的項目，該項目持續運作了8年多，為如何構建學習系統提供了一個案例研究。Mitchell是美國國家工程學院的成員，美國藝術與科學學院的成員以及人工智能發展協會(AAAI)的前會長和研究員。

Partha Talukdar是班加羅爾的印度科學研究所(IISc)計算和數據科學(CDS)系的一名教員。他還是企業知識圖譜公司KENOME的創始人，該公司的使命是幫助企業理解大數據。在此之前，Partha是卡內基梅隆大學機器學習系的博士后，與Tom Mitchell一起參與了NELL項目。Partha在賓夕法尼亞大學獲得CIS博士學位(2010)，Partha對機器學習、自然語言處理和認知神經科學有廣泛的興趣，尤其對大規模學習和推理感興趣。Partha是IBM教員獎、谷歌重點研究獎和埃森哲開放創新獎的獲得者。他與人合著了一本由Morgan Claypool出版社出版的關于基于圖形的半監督學習的書。