5月8日，应用数学研究中心在厚德楼104举办学术沙龙，由研究中心方之瀛博士分享深度学习理论方面的最新进展，研究中心全体教师对深度学习理论的未来发展方向进行了深入的探讨。

学习理论作为各类机器学习模型的理论基础，方之瀛对其框架进行了全面介绍，强调了学习理论在人工智能和机器学习领域中的核心地位，并详细阐述了不同深度学习理论流派的特点和应用场景。他提到，随着数据量的不断增长和计算能力的提升，各类深度学习模型及相关理论研究都在不断地改进，为解决实际问题提供了强有力的工具。

本次沙龙深入探讨了学习理论的框架和特点，重点分析了神经网络的相关文献结果和未来发展，聚焦深度学习的最新进展与挑战，共同研讨了神经网络与其他科研方向（如统计学、金融学等）的有效结合，加深了与会者对神经网络多样性与复杂性的理解，为与会者提供了宝贵的学术交流机会和新的理论探索视角。（工业中心 郑雅思 方之瀛）