数学学科数据统计论坛（一）

　　题目：人工智能统计：融合人工智能与统计，开拓数据科学的美好未来

　　报告人：邓柯

　　时间：2026年7月7日（周二），16：00-17：00

　　地点：腾讯会议（会议号：394-575-281）

　　报告摘要：近年来，深度学习、大语言模型、生成式人工智能等人工智能技术迅猛发展，极大拓展了数据分析的技术内涵与应用边界，也为统计学带来诸多挑战与全新机遇。放眼未来，我们认为统计学与人工智能深度融合，是实现更高阶人工智能技术极具前景的发展路径。本次报告将通过两个实例，说明统计学与人工智能如何双向赋能。其一，阐释设计精良的统计模型如何提升人工智能热门研究方向——多模态学习的运行效率；其二，介绍预训练神经网络如何提升统计学经典且极具难度的非参数密度估计的求解效率。希望以上案例能够激励更多学者投身该方向研究，最终研发出优于现有水平的新一代人工智能技术。

　　报告人简介：邓柯，清华大学统计与数据科学系长聘教授、副系主任，清华大学数据科学交叉研究院副院长，主要从事贝叶斯统计与交叉数据科学研究；2003年获北京大学应用数学学士学位，2008年获北京大学统计学博士学位，2008至2011年在哈佛大学统计系开展博士后研究，2011至2013年任哈佛大学统计系副研究员，2013年入职清华大学任教至今。他2014年入选国家高层次人才计划青年项目，2016年获评“科学中国人年度人物”，2018年受聘为北京智源人工智能研究院研究员，2024年当选国际统计学会（ISI）当选会员。科研成果方面，他已在统计学、数据科学领域知名期刊和会议发表论文70余篇，主持多项国家级研究项目，曾获教育部高校科学研究优秀成果奖自然科学奖一等奖、国际华人数学家大会（ICCM）及中国数字人文大会最佳论文奖、北京市高等教育教学成果奖二等奖等重要奖项，多项政务大数据分析成果被政府采纳落地应用。学术任职方面，他兼任国际计算统计学会亚太地区分会理事、中国现场统计研究会计算统计分会理事长、多个国内统计与人工智能相关学会副理事长及中国青年统计学家协会副会长、国家抗肿瘤药物临床应用专家委员会委员、高等学校统计学类专业教学指导委员会秘书长等职务，同时担任Statistica Sinica、Communications in Statistics等多部中外学术期刊的副主编、青年编委、客座主编及编委。