2016年01月23日，应智能信息处理研究中心尹义龙教授的邀请，北京交通大学于剑教授应邀来我院做了题为“基于认知的机器学习新理论研究”的报告。
        在大数据时代，因应用需求的驱动，大量新机器学习方法不断产生。这些新算法理论依据各异，彼此之间的关系极其复杂，对学习算法的使用者要求极高。但是，儿童的学习能力很高，是否与现今机器学习的理论一致令人生疑。是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论，是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一的机器学习理论框架，其基本假设是：归哪类，像哪类；像哪类，归哪类。该机器学习理论可以推演出归类方法的三条设计原则，以统一的方式重新解释了数据降维、密度估计、回归，聚类和分类等问题，而且与日常生活中的认知原则一致。

       于剑，现任北京交通大学教授，博士生导师，计算机学院计算机科学系主任，交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任，中国计算机学会理事，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会秘书长，中国人工智能学会理事，中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任，国家数字印刷重点实验室学术委员。主持多项国家自然科学基金项目。主要研究兴趣是机器学习和数据挖掘等。