导师概览
王立威教授，现任北京大学信息科学技术学院教授，隶属于信息科学中心。他于1999年和2002年分别获得清华大学学士和硕士学位，并于2005年获得北京大学博士学位。
研究领域
王立威教授长期致力于机器学习研究，其主要研究兴趣包括：
- 机器学习基础理论：为理解学习算法提供洞察，并为设计更有效的新算法提供理论指导。
- 隐私算法的设计与分析：专注于隐私保护技术在机器学习中的应用。
- 医疗影像诊断算法与系统开发：将机器学习方法应用于医疗健康领域，开发相关诊断工具。
- 通过机器学习方法解决科学与数学领域重大基础问题。
学术贡献与荣誉
王立威教授在机器学习领域取得了显著成就，其贡献体现在高质量的学术产出和广泛的学术影响力上。
代表性成果
王立威教授在NeurIPS, ICML, TPAMI等国际顶级期刊和会议上发表论文150余篇。以下为代表性成果：
- 关于深度学习优化理论工作曾入选ICML19十大最具影响力论文。
- 担任权威期刊TPAMI编委，长期担任NeurIPS, ICML, ICLR等机器学习顶级会议领域主席/高级领域主席。
荣誉
王立威教授荣获多项国内外重要奖项，彰显其在人工智能领域的领先地位。以下为代表性奖项：
- 入选AI’s 10 to Watch，该奖项每两年颁发一次，在全世界范围授予10位人工智能领域杰出青年学者，王立威教授是首位获得该奖项的亚洲学者。
- 获得首届国家自然科学基金优秀青年基金。
- 带领团队获得首届天池AI医疗大赛冠军。
近期发表论文
王立威教授团队持续产出高质量学术论文，以下为部分近期发表论文：
- Guhao Feng, Bohang Zhang, Yuntian Gu, Haotian Ye, Di He, Liwei Wang , "Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: A Theoretical Perspective ", Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023 (Oral)
- Yunchang Yang, Han Zhong, Tianhao Wu, Bin Liu, Liwei Wang , Simon S. Du, "A Reduction-based Framework for Sequential Decision Making with Delayed Feedback ", Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023
- Jiayi Huang, Han Zhong,Liwei Wang , Lin F. Yang, "Tackling Heavy-Tailed Rewards in Reinforcement Learning with Function Approximation: Minimax Optimal and Instance-Dependent Regret Bounds ", Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023
- Hao Yang, Haiyang Wang, Di Dai, Liwei Wang , "PRED: Pre-training via Semantic Rendering on LiDAR Point Clouds ", Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023
- Jianhao Wang, Jin Zhang, Haozhe Jiang, Junyu Zhang, Liwei Wang , Chongjie Zhang, "Offline Meta Reinforcement Learning with In-Distribution Online Adaptation ", International Conference on Machine Learning (ICML), 2023
- Bohang Zhang, Guhao Feng, Yiheng Du, Di He, Liwei Wang , "A Complete Expressiveness Hierarchy for Subgraph GNNs via Subgraph Weisfeiler-Lehman Tests ", International Conference on Machine Learning (ICML), 2023
- Haotian Ye, Xiaoyu Chen, Liwei Wang , Simon Du, "On the Power of Pre-training for Generalization in RL: Provable Benefits and Hardness ", International Conference on Machine Learning (ICML), 2023
- Bohang Zhang, Shengjie Luo, Liwei Wang , Di He, "Rethinking the Expressive Power of GNNs via Graph Biconnectivity ", International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023 (Outstanding Paper Award)
- Wei Xiong, Han Zhong, Chengshuai Shi, Cong Shen, Liwei Wang , Tong Zhang, "Nearly Minimax Optimal Offline Reinforcement Learning with Linear Function Approximation: Single-Agent MDP and Markov Game ", International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023
- Quanlin Wu, Hang Ye, Yuntian Gu, Huishuai Zhang,Liwei Wang , Di He, "Denoising Masked AutoEncoders Helps Robust Classification ", International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023
- Jiachen Hu, Han Zhong, Chi Jin, Liwei Wang , "Provable Sim-to-real Transfer in Continuous Domain with Partial Observations ", International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023
指导学生
王立威教授指导着一支活跃的学生团队，涵盖博士生、硕士生和本科生，并已培养出多位在学术界和工业界取得成就的毕业生。
已毕业学生（部分）
- 蔡天乐 (普林斯顿大学)
- 曹胜操 (卡内基梅隆大学)
- 陈思禹 (卡内基梅隆大学)
- 陈钇帆 (加州理工)
- 陈亦弘 (苏黎世联邦理工学院)
- 陈瑜希 (谷歌)
- 代玉婷 (医准智能)
- 丹晨 (卡内基梅隆大学)
讲授课程
王立威教授在北京大学讲授多门重要课程，涵盖机器学习的核心内容：
当前课程
- 机器学习
- 信息论
历史课程
- 统计学习
该导师由导师评价网的热心网友推荐，实际体验会因研究方向与个人情况有所差异，请结合自身需求理性判断。