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报告题目：Knowledge-Guided Machine Learning: Fundamentals and Algorithms

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：Witold Pedrycz（加拿大阿尔伯塔大学）

报告时间：2025年10月15日、10月22日、10月29日、11月5日 周三10:00-11:30

报告地点：腾讯会议：406-2394-1032

报告摘要：

本课程全面涵盖机器学习的最新方向——知识引导的机器学习。相较于常见的纯数据导向机器学习，本课程提出一种在数据与知识统一框架下进行系统设计与分析的创新学习范式。。

（1）机器学习简介与统一平台。机器学习简介、关键成果与持续挑战；典型应用示例；数据、知识及其表示方法；神经-符号系统；信息颗粒及其设计和匹配机制；数据和知识的互补性及其统一处理平台。

（2）基于增广损失函数的知情机器学习。动机与整体协同环境；增广损失函数；数据和知识情景下的系统设计；知识地标与数值—粒化匹配；高斯过程回归中的知识注入；关系约束；约束驱动的无监督学习。

（3）大语言模型（LLMs）在知识引出中的作用。大语言模型的基本原理、架构与Transformer；词嵌入与提示工程；借助大语言模型构建的基于规则的模型及其性能评估；由LLM引导的决策模型。

（4）作为可解释图模型的认知图。认知图示例与模型描述；认知图的动力学；在数据-知识通信中的编码器-解码器功能；内部/外部两种学习模式下的设计与可解释性；张量化认知图架构。

报告人简介：

Witold Pedrycz，加拿大阿尔伯塔大学讲席教授，加拿大皇家科江南体育 院士，波兰科江南体育 外籍院士，电气和电子工程师协会会士。现担任《Information Sciences》和《Wiley Interdisciplinary Review Data Mining and Knowledge Discovery》主编，及《Granular Computing》共同主编。主要研究方向包括粒计算、智能系统、模糊集和模糊系统、模式识别等；并发表多篇高质量论文，出版著作21本，H指数123，计算机科学和电子学排名第71位。