写给新生的几句话

  1. 作为导师，最大的期望是学生能成才，成为对社会有较大贡献的人，这不仅需要你们有能力、肯努力，更需要有理想；希望课题组成为你追求理想的加油站；
  2. 要开放，要追求科学问题，即使这个问题没有人研究过，看起来很难，或者很难快速出成果；一生中，能有一段时间去研究这些问题，是宝贵的经历；
  3. 课题组的交叉性很强，计算机背景的同学或许很难理解公管的理论，公管的同学也很难对计算机的算法感兴趣；但没有关系，不给自己设限，并多跟那些你听不懂的同学交朋友；
  4. 不要担心毕业论文，不要担心工作，关注每天的生活和学习，享受每天生活和学习中的挑战。

研究方向

课题组的研究方向集中在以下三方面：

  1. 分布式机器学习：以隐私保护、构建群体智慧为目标，以联邦学习、区块链等为基础，开展分布式训练、个性化联邦、数据定价等方面的算法研究，以及提供开源实现（Galaxy Learning）和应用原型。
  2. 计算社会科学：利用机器学习、数据可视化等数据科学方法**（目前重点方向为基于多智能体强化学习的社会仿真）**，提升社会科学研究能力，与智慧交通、数字政府、行为心理等方向开展交叉研究。
  3. AI建模和教育平台：为降低学习和使用机器学习技术的门槛，设计和实现Mo平台（momodel.ai），此平台基于Flask+JupyterHub+Kubernetes+JupyterLab+ReactJS，并提供优质的AI教育内容，和维护学习者社群。

分组：

  1. 数据定价组
  2. 计算社会科学组
  3. 机器学习组

研究规范