2026年1月8日晚，我院AI前沿论坛第十二期专题讲座“从离散到连续：连续深度学习模型Neural ODEs”在A201报告厅举行。我院工学青年博士教师周超受邀主讲，百余名学生代表参加。
周超系统介绍了常微分方程（ODEs）的基础理论与神经常微分方程（Neural ODEs）的核心思想，详细讲解了将神经网络作为动态系统函数的建模方法。通过对比传统ODE，他分析了Neural ODE在建模灵活性、可逆性及效率等方面的特点，并说明了伴随方法在参数优化中的作用。此外，他还介绍了自适应时滞神经微分方程（NADDE）等前沿方向及其在物理建模、图像分类等领域的应用潜力，指出这类模型推动AI向更可解释、更符合系统本质的方向发展。
新的一年里，学院将持续深化“AI前沿论坛”建设，着力将其打造为更高水平、更宽视野的学术交流平台，助力广大学子夯实专业基础、把握前沿动态、明晰发展方向。
（文/文艺锦 唐子雅 图/王颖 一审/龚亮 二审/欧彩玲 三审/李琳）
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