4月22日，美国韦恩州立大学陈学文教授为我中心师生作了题为“Big Data Deep Learning”的学术报告。该报告主要讨论了深度学习在大数据的预测分析解决方案中发挥的关键作用，并提供一个有效的深度学习方式处理大规模数据。
　　深度学习是目前机器学习和模式识别中一个活跃的研究领域。它应用广泛，包括语音识别，计算机视觉，自然语言处理。在深度学习方式的讨论中，陈教授介绍了对数据进行标签分类的过程，采用卷积神经网络将数据压缩到隐层，再还原到输出。同时，陈教授也介绍了他们研究团队的学术成果，研究大数据深度学习所带来的挑战。
　　陈学文，韦恩州立大学计算机科学系教授，任IEEE计算机学会计算生命科学技术委员会主席。他主编计算智能在生物信息学和系统生物学应用的国际杂志，同时是IEEE的生命科学项目领导小组成员。陈教授从卡内基梅隆大学获得博士学位，曾担任ACM会议主席，并多次主持机器学习和应用方面的国际会议。研究领域包括机器学习，数据挖掘，生物信息学，系统生物学和医疗保健信息学。