12月7日上午，新加坡管理大學Tan Ah-Hwee教授應邀來校，為計算機科學學院師生作了題為《面向通用學習和多模態融合的自組織神經網絡》的英文學術報告。計算機科學學院部分教師、2023級全體研究生和人工智能專業本科生聽取了報告。報告會由副院長田微教授主持。

報告中，Tan Ah-Hwee教授介紹了自組織神經網絡的背景和動機，闡釋了用于通用學習的自組織神經網絡、用于無監督學習的自適應共振理論（ART）、用于監督學習的自適應共振關聯圖（ARAM）、用于強化學習的學習和認知融合架構（FALCON）以及用于多模態信息融合和學習的融合自適應共振理論（Fusion ART）。最后，他列舉了這種神經模型在社交媒體聚類和挖掘方面的應用實例，生動展現了這種多模態融合的自組織神經網絡的優勢和在人工智能領域的發展前景。

學術報告結束后，Tan Ah-Hwee教授一一解答了現場同學的提問。不少師生表示，此次學術報告不僅幫助參會者了解了自組織神經網絡的最新研究進展，也為廣大師生之間的科研合作打下了良好的基礎。

計算機科學學院人工智能系主任康怡琳老師對本次學術報告作了總結。她認為，學院要緊跟國家的戰略需求，發揮專業優勢去努力研究前沿理論及核心技術。她希望通過更多的學術交流開闊師生的視野，不斷提升其科研學術能力。

據悉，Tan Ah-Hwee教授是新加坡管理大學計算機與信息系統學院教授、科研副院長。曾任新加坡南洋理工大學計算機科學與工程學院教授、科研副院長。研究領域包括認知和神經系統、大腦啟發的智能體、機器學習和文本挖掘。在知名國際期刊和會議上發表論文250余篇，撰寫著作10余部，獲多項專利，主持多個A*STAR項目，并擔任IEEE計算智能學會(CIS)新加坡分會主席、IEEE CIS人工智能工作組副主席等職務。