2024年5月18日，“2024年第一次机器学习MINI学术研讨会”在中国矿业大学计算机学院A501报告厅成功召开。本次研讨会由江苏省人工智能学会主办，江苏省人工智能学会机器学习专业委员会、中国矿业大学计算机科学与技术学院共同承办，旨在为省内机器学习及相关研究领域的学者交流最新研究成果、进行广泛的学术讨论提供便利，以机器学习、生成式模型、语言大模型等领域的新技术、新方法为主题，探讨机器学习领域相关理论与技术的最新研究与发展趋势，共同推动机器学习领域的繁荣和进步。
本次研讨会为期一天，江苏省人工智能学会副理事长、东南大学张敏灵教授，江苏科技大学院长杨习贝教授，合肥工业大学吴乐教授，江苏省人工智能学会机器学习专委会主任李宇峰教授，以及省内80余位代表参会。
本次研讨会设有开幕式、学术报告和海报Spotlight三个环节。中国矿业大学计算机学院院长周勇教授主持开幕式，中国矿业大学计算机学院党委书记周治国出席会议并致辞，他简要介绍了学院专业与学科建设基本情况，对学术会议的顺利召开表示祝贺，对特邀专家和参会师生代表的到来表示欢迎和感谢。江苏省人工智能学会副理事长张敏灵出席会议，对会议的召开表示祝贺并对中国矿业大学的承办支持表示衷心感谢。江苏省人工智能学会机器学习专委会李宇峰出席会议，对与会报告专家及本地组委会表达衷心感谢。开幕式结束，各位专家与参会代表合影留念。
在学术报告环节，上午进行3个主旨报告，报告专家包括东南大学张敏灵教授、江苏科技大学杨习贝教授、合肥工业大学吴乐教授；下午进行5个特邀报告，报告专家包括中国人民大学李崇轩副教授、中国矿业大学赵佳琦副教授、复旦大学桂韬副研究员、江苏大学任庆桦博士、南京大学王天佐博士。8位省内外优秀专家分享了机器学习方面的技术与发展。他们的报告内容涉及到深度神经网络的可校准性、图卷积神经网络、推荐系统、扩散模型、注意力机制、语言模型、弱监督及因果推断等多个领域，他们在机器学习应用和实践中的经验和见解，为与会者们带来了丰富的学术思想和技术实践。
上午，东南大学张敏灵教授介绍了深度神经网络的可校准性问题，讨论了模型的校准性能与其可校准性之间的关系。然后，江苏科技大学杨习贝教授从如何高效地训练图卷积神经网络以及如何提升图卷积神经网络的鲁棒性两方面开展讨论，探索了图卷积神经网络在金融领域的潜在应用。最后，合肥工业大学吴乐教授针对个性化推荐中存在的可信度问题，介绍了研究组近年来在可信图个性化推荐方向的一些研究进展。
在下午的学术报告中，首先，中国人民大学李崇轩副教授介绍了扩散模型与视觉内容生成的相关成果与工作，并探讨生成模型的未来发展。然后，中国矿业大学赵佳琦副教授介绍了近些年注意力机制的发展历程以及在视频安防和遥感影像领域的应用，并在最后给出注意力机制在未来的发展展望。随后，复旦大学桂韬副研究员通过对基于大模型的智能体综合框架的介绍，讨论了确保这些智能体符合人类能力和价值观的策略。接着，江苏大学任庆桦博士聚焦图像分割和声音事件检测两个任务，探讨了基于表征学习、上下文学习等学习范式的语义理解方法。最后，南京大学王天佐博士介绍了其在隐变量影响下的因果推断研究领域的相关工作与成果。
此外，本次MINI研讨会首次引入海报Spotlight环节，组委会邀请10位讲者介绍10篇近一年发表于国际顶级会议论文，进行2分钟的Spotlight介绍，并安排海报展区，供论文作者和参会人员进一步深入交流。
最后，江苏省人工智能学会机器学习专委会秘书长南京大学李文斌博士主持了会议闭幕式，祝贺会议圆满成功。本次会议为我省人工智能领域的学者们创建了广阔的交流平台，为建立一个充满活力和创新的学术社注入了动力。我们期待着广大学者和专业人士的参与，共同推动机器学习的进步，引领未来的研究和应用路径。
