（柳露萌 文/图）7月6日上午，“智能土木与智能建造”暑期学校开启了第十二讲，由日本国立统计数理研究所Stephen Wu老师进行了主题为Applications of transfer learning: an important machine learning technique—迁移学习：机器学习的一种重要技术的应用的精彩讲授，本讲课程联系人为哈工大土木学院黄永教授，助教为土木学院研究生王青青。

讲座开始，Stephen Wu老师介绍了机器学习的起源、发展及现状，使同学们对机器学习的历史有所了解；接着，简要介绍了机器学的分类以及应用场景，并列举了不同领域的应用实例。第二部分中，老师对机器学习的未来发展做出了一些展望，并分析了其对环境、经济、社会等领域的影响，由此引出机器学习中一种重要的思想——迁移学习的必要性；并详细讲解了迁移学习的原理与方法，讲述了迁移学习外推可能性。最后，老师总结了机器学习研究中常见的问题。

[主讲教师简介]：

Stephen Wu，多年来从事贝叶斯概率建模和深度学习相关理论及其在结构健康监测、地震工程、材料信息学、生物信息学和分子动力学等多个交叉领域的应用研究，是材料信息学中著名的机器学习开源工具XenonPy的主要开发者。在包括ACS Central Science, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering，npj Computational Materials和Philosophical Transactions of the Royal Society A等顶级国际期刊发表SCI论文40余篇，近5年在Google scholar引用超过1200，H指数 (h-index) 和i10指数 (i10-index) 分别为20和29。三篇论文曾获得最佳论文奖，两篇第一作者论文在接近20影响因子的国际期刊上于发表后5年内获得超过两百次引用。其研究具有高度的国际化特色，合作伙伴横跨美国、欧洲，以及新加坡和中国等国家的学者，在各国特邀报告20余次，多次受邀在中国内地的金沙集团186cc、同济大学、北京科技大学和上海大学进行学术讲座及机器学习短课程。曾作为组委会成员参与组织结构健康监测和岩土工程的国际会议多次。由于其杰出的学术研究成果，2023年获得日本文部科学省科学和技术表彰的青年研究者奖（百人之一）。