3月29日，計算機與信息工程學院開展了“CCF走進高校”暨“CCF-AI走進高校”活動。CCF人工智能與模式識別專業委員會秘書長、北京交通大學于劍教授，CCF南京分部副主席、CCF人工智能與模式識別專業委員會副秘書長、南京大學高陽教授和北京郵電大學計算機學院院學術委員會主任杜軍平教授受邀為北京工商大學的師生帶來一場精彩的報告。學院院長蔡強教授，學院黨委書記、食品安全大數據技術北京市重點實驗室主任陳誼教授及學院教師、研究生和CCF北京工商大學學生分會會員聆聽了報告。報告由學校網絡中心主任、計算機科學與技術學科負責人李海生教授主持。

報告開始前，首先播放了CCF的宣傳片，李海生老師介紹了CCF及人工智能與模式識別專委會，向聽眾簡要的介紹了杜軍平教授、高陽教授以及于劍教授。隨后，三位教授先后為師生們進行了精彩的講座。杜軍平教授以“基于時空特性的在線社交網絡搜索”為題，圍繞基于深度卷積神經網絡的圖像編碼、時空特性稀疏語義建模、基于RNN和主題模型的突發話題發現等內容展開討論。杜軍平教授還介紹了團隊基于時空特性的在線社交網絡搜索的最新研究成果，把深度神經網絡應用于社交網絡搜索，提出了基于深度卷積神經網絡的圖像編碼，稀疏語義建模，基于RNN和主題模型的突發話題發現，基于短文本語義的微博話題質量評價與搜索。實驗結果有很大提升，實現了真正意義上社交網絡上的文本、圖像之間的精準搜索。

高陽教授帶來題為“多智能體強化學習中的博弈與均衡”的報告，圍繞多智能體強化學習中的博弈與均衡介紹了強化學習的基本原理，向同學們介紹了納什均衡，基于博弈均衡的多智能體強化學習算法等，并提出了非共享支付矩陣博弈、近似博弈，博弈遷移和博弈簡約用以解決大規模博弈問題，引起了同學們的興趣。

于劍教授以“深度學習的能和不能”為題，站在數學理論的高度客觀角度看待深度學習的能與不能，分析了深度學習的適用范圍。他簡述深度學習的發展歷程，深入淺出地介紹了深度學習的來世今生，以及深度學習發展過程中的低谷和高潮。在此基礎之上，論述了深度神經網絡中的梯度消失，參數調節，收斂問題，理論分析深度學習的應用范圍和失效領域。最后，討論深度學習面臨的問題及其對策，引發同學們的廣泛思考。

演講之后，同學們積極舉手提問，三位教授與在場同學進行了熱烈的互動交流。同學們表示通過這次CCF和CCF-AI走進高校活動受益匪淺，希望今后能有更多的機會進行這樣的學習和交流活動。

本次“CCF走進高校”活動由學院“CCF北京工商大學學生分會”組織，CCF北京工商大學學生分會是CCF繼清華大學、中科院計算所、北京航空航天大學之后批準成立的北京地區第4個分會，也是CCF在全國授予成立的第20個學生分會，后續會努力將組織更多CCF活動引領學生共享學術盛筵。