第四届“运筹学与人工智能在业界的前沿应用”研讨会志愿者经历:一次福利与干货齐飞的学习之旅

数据派THU志愿者分享参与运筹学与AI研讨会的经历,福利满满,干货满满,收获成长。

原文标题:实录 | 志愿者活动:福利拉满+干货爆棚,这场盛会太值了!

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

本文作者作为数据派THU研究组的志愿者,分享了参与第四届“运筹学与人工智能在业界的前沿应用”研讨会的体验。文章详细描述了志愿者获得的专属福利,包括定制物资、全程免费参与论坛以及与行业大咖交流的机会。更重要的是,作者强调了会议的干货价值,包括行业大咖的实际应用分享、青年学者和企业精英的技术落地经验。通过参与研讨会,作者不仅拓展了视野,还对自身的优势与不足有了更清晰的认识,明确了未来的学习方向。文章旨在鼓励更多人参与数据派的活动,抓住志愿者机会,实现个人成长。

怜星夜思:

1、文章中提到“技术落地”的重要性,那么在实际应用中,你认为运筹学和人工智能技术落地最大的挑战是什么?我们应该如何应对?
2、文章作者作为本科生,参与学术会议受益匪浅。对于其他专业的学生,你认为参加类似的跨学科研讨会,最大的价值是什么?
3、文章提到志愿者可以获得与行业大咖一对一答疑的机会,如果你有机会向运筹学或人工智能领域的专家提问,你最想问什么问题?为什么?

原文内容

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作为数据科学与大数据专业的大四学生,同时也是数据派THU研究组的一员,我有幸获得赠票参与第四届“运筹学与人工智能在业界的前沿应用”研讨会。收获了“福利与干货双丰收”的惊喜——既能沉浸式感受跨领域学术盛宴,解锁志愿者专属礼遇,又能近距离接触行业大咖、汲取前沿知识,这份经历不仅让我对专业价值有了新认知,更让我深深体会到数据派带来的优质活动体验,也想把这份惊喜分享给更多想报名志愿者的小伙伴~

一、志愿者专属福利:被用心对待,体验感拉满✨

作为数据派THU研究组合作志愿者,从报名成功的那一刻起,就感受到了满满的诚意与用心,研讨会当天,我们提前抵达深圳大学城国际会议中心,工作人员早已为我们准备好专属志愿者物资包——不仅有详细的议程手册、嘉宾手册,还有定制纪念胸牌,每一个细节都彰显着主办方和数据派的用心。更贴心的是,可以全程免费参与主论坛、分论坛,不用争抢座位,还能在茶歇、海报展示等环节,轻松与学界大咖、企业精英面对面交流,甚至获得一对一答疑的机会——这对于我们学生党来说,无疑是难得的学习和拓展人脉的好机会,比任何福利都更有价值。


除此之外,记录下这场意义非凡的志愿经历,全程没有繁琐的额外任务,就能沉浸式享受这场学术盛宴。


二、会议干货爆棚:数据派带你解锁行业前沿,收获满满

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如果说志愿者福利是惊喜,那么会议本身的干货,就是这场经历最核心的价值。作为数据派THU研究组的一员,我深刻感受到主论坛上,多位行业大咖登台分享,没有晦涩的理论堆砌,全是结合实际应用场景的干货内容。其中,香港中文大学王子卓老师关于求解器的讲解,以及现场演示的“用AIGC为运筹学科出题”的研究,直接让我眼前一亮——这个课题甚至能直接用于本科生期末试题,让我深刻意识到,我们所学的运筹学、人工智能知识,并非束之高阁的理论,而是能解决实际问题、提升效率的“金钥匙”。


嘉宾们反复强调“技术落地”的重要性,通过大量案例截图、数据图表和系统演示,直观展示了运筹学与人工智能在各行业的深度渗透,从理论优化到实际应用,每一个知识点都极具参考价值,我一边聆听一边快速记录,脑海中不断将所学专业知识与嘉宾分享的内容相互印证,许多曾经模糊的概念,瞬间变得清晰易懂。


分论坛的分享更是精准戳中学习需求。我重点参与了优秀青年学者分论坛和OR企业&高校分论坛,前者有青年学者分享最新研究成果,不回避研究中的困难与解决方案,求真务实的态度让人深受触动;后者有企业精英从一线出发,讲解技术落地的细节——原来在真实场景中,技术方案不仅要追求理论最优,还要兼顾成本、效率和可操作性,茶歇期间,我带着学习中的困惑,主动与嘉宾和参会者交流,一位高校老师耐心为我解答了技术学习方向的疑问,建议我夯实理论基础的同时,多关注行业实际需求;企业从业者则分享了跨学科协作的经验,让我对未来的职业发展有了更清晰的认知。这些珍贵的交流,都是数据派为我们搭建的平台带来的收获,对于本科生,参与数据派的学术活动,不仅能开阔视野,更能收获实实在在的成长。


三、志愿感悟:福利与成长并行,不负此行

一天的研讨会结束,不仅解锁了专属福利,被用心对待;更在数据派搭建的平台上,近距离接触行业前沿,汲取满满干货,清晰地认识到自己的优势与不足,也明确了未来的学习和前行方向。


这场研讨会,让我深刻体会到,数据派始终致力于为大家提供优质的学术交流机会,无论是作为参会者,还是作为志愿者,都能在这里收获成长、拓宽视野。如果你也想近距离接触行业大咖、解锁专属福利,同时提升自己,下次数据派的志愿者招募,一定要牢牢抓住机会!


不负时光,不负相遇。这场福利拉满、干货爆棚的研讨会,是一次难忘的志愿经历,更是一次思想的洗礼。未来,参与更多有价值的活动,也期待更多小伙伴加入我们,一起在学术与实践的碰撞中,收获成长、成就自我。

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作者简介

罗鑫对机器学习、强化学习感兴趣,热爱乒乓球、篮球,获得多次奖学金。


编辑:文婧
校对:龚力




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个人觉得金融风控领域很有前景。AI可以做反欺诈、信用评估,但缺乏可解释性,容易出问题;运筹学可以在保证模型效果的前提下,增强模型的可解释性,让风控决策更稳健。当然,数据安全和隐私保护也是需要重点考虑的。

不如来点实际的,我觉得在农业领域的应用就很棒!比如,通过AI和运筹学优化种植方案,提高产量,减少农药使用,还可以预测天气变化,提前做好应对措施。这样既能保证粮食安全,又能保护环境,一举两得!

我觉得AIGC可以用来创建虚拟实验室!有些实验需要昂贵的设备或者有安全风险,如果能用AIGC模拟实验环境,学生就可以随时随地进行实验操作,而且不用担心出错。想想都觉得很酷!

我希望能够亲自动手参与一些项目,最好是那种能真正解决实际问题的。光听讲座总觉得不够深入,如果能和行业专家一起合作,从数据收集到模型建立,全程参与,那才能学到真东西。

我觉得AIGC在个性化学习方面大有可为。它可以根据每个学生的学习情况,定制专属的学习计划和练习题,甚至可以生成个性化的讲解视频。这样就能真正做到因材施教,提高学习效率。

主要想去看看大佬们都是怎么搞研究的,学习一下他们的思路和方法。感觉自己平时看论文都是囫囵吞枣,理解不透彻。如果能有机会和他们面对面交流,请教一些具体的问题,肯定能少走很多弯路。

我觉得在供应链优化方面潜力巨大。现在很多公司都在谈数字化转型,但供应链效率提升往往面临数据孤岛和算法瓶颈,运筹学和AI的结合,能更好地解决资源配置、库存管理和物流运输等问题,降低成本,提高效率。而且这个领域的数据积累也相对完善,更容易实现规模化应用。

希望能认识更多志同道合的朋友!感觉现在学习圈子太窄了,大家的方向也比较单一。学术活动是个很好的机会,可以认识不同学校、不同领域的同学,交流想法,碰撞思维,说不定还能找到一起创业的伙伴呢!

希望AIGC能帮我批改作业!现在老师工作压力太大了,如果AIGC能自动批改一些基础的作业,老师就能有更多的时间去关注学生的个性化需求。当然,AIGC的批改结果也需要人工审核,避免出现错误。

我会问:在当前快速发展的技术背景下,您认为未来五年运筹学和人工智能领域最具颠覆性的技术会是什么?为什么?我想听听大佬们对未来趋势的判断,这样才能更好地规划自己的学习方向和职业发展。

我觉得最大的价值是开阔视野!不同学科之间的碰撞,能激发新的思维火花。有时候,我们困在一个领域太久,会变得思维僵化。参加跨学科研讨会,可以让我们看到不同的视角,学习不同的方法,从而更好地解决问题。

同意楼上的观点!除了技术本身,我觉得还有一个挑战是人才。既懂运筹学/AI,又懂行业know-how的人太少了!很多企业想落地这些技术,但是找不到合适的人。所以我觉得高校和企业应该加强合作,共同培养这种复合型人才。另外,也应该鼓励更多的人去学习这些知识,提高整个社会的数字素养。

谢邀,个人感觉技术落地最大的挑战在于成本问题。很多理论上的最优解,实际应用起来成本太高,甚至超过了带来的收益。所以,在技术落地过程中,必须综合考虑成本、效率和可行性。要不断优化算法,简化模型,才能让技术真正发挥作用。当然,也期待未来硬件成本能进一步降低~

我来个更实际的:对于本科生来说,参加学术会议可以了解最新的研究动态,为以后的科研方向提供参考。很多本科生不知道自己想做什么,参加一些学术会议,听听大佬们的报告,或许就能找到自己感兴趣的方向了。而且,还能提前感受一下学术氛围,这可是象牙塔里体验不到的。

我比较关注伦理问题,我会问:随着人工智能技术的广泛应用,如何避免算法歧视和数据隐私泄露等问题?有哪些有效的监管措施?毕竟技术发展再快,也需要考虑到社会责任。

作为一个想转行AI的社畜,我会更实际地问:对于想要转行进入运筹学或人工智能领域的从业者,您有什么建议?需要具备哪些技能?学习路径应该如何规划?大佬的经验绝对能少走很多弯路!

从功利的角度来说,跨学科研讨会也是一个拓展人脉的好机会。你可以结识不同领域的专家、学者,甚至未来的合作伙伴。这些 connections,往往会在未来的职业发展中起到意想不到的作用。

这个问题问得好!我觉得最大的挑战在于理论和实际的gap。很多时候,我们在实验室里跑得通的模型,到了真实场景就水土不服了。原因有很多,比如数据质量差、业务场景复杂、模型解释性不够等等。应对方法嘛,我觉得得从几个方面入手:一是加强与业务部门的沟通,深入理解他们的需求;二是注重模型的可解释性,让业务人员能够理解和信任模型;三是采用更加灵活的模型,能够适应不同的场景和数据。