2022年11月24日下午15:00，365体育官方唯一入口全球前沿学科系列讲座第5期在线召开，本次讲座邀请了日本理化学研究所（RIKEN）高级情报项目中心的研究科学家Prof. Qibin Zhao为我院师生开展了主题为“Efficient Machine Learning with Tensor Networks”的学术讲座。

日本法政大学余恪平教授介绍了本次讲座的安排并介绍本期讲座嘉宾。Prof. Qibin Zhao于2009年获上海交通大学计算机科学博士学位，2009年加入RIKEN成为一名研究科学家，2009-2017年就职于RIKEN脑科学研究中心；2017起担任RIKEN研究中心tensor learning小组的组长，研究方向为机器学习、张量网络、计算机视觉、脑神经信号处理等；在国际期刊和会议上发表了150多篇科学论文。

张量网络（Tensor Networks，TNs）是将高维张量分解为许多低维张量的网络，在量子物理、高性能计算和应用数学等领域得到了广泛的研究。近年来，由于TNs的重要性，其在机器学习和信号处理中得到了越来越多的研究和应用。

针对“Efficient Machine Learning with Tensor Networks”主题，Prof. Qibin Zhao从五个方面展开，其讲解深入浅出、见解独到，并在讲座之余针对该主题与师生们积极交流，细致的回答了师生们的提问。

本次讲座共吸引了110余名师生参加。参会师生通过线上交流，共同探讨机器学习领域张量网络相关的研究问题。全球前沿学科系列讲座让我院师生充分了解当前全球多学科多领域的科学发展现状，为我院师生搭建了海外交流平台，拓宽了学术视野，取得良好的反响。