8月24号下午，德国慕尼黑工业大学Martin Kleinsteuber教授应邀来所开展学术交流，并做了题为“Research on Data Representation Learning Based on Geometric Optimization”的学术报告。学术报告会由魏宪研究员主持。在报告中，martin教授围绕基于几何优化的数据表示学习展开了介绍，深入浅出，通俗易懂的介绍了几何优化，参会人员就相关学术问题与martin教授进行了深入的讨论和交流。

报告人简介

Martin Kleinsteuber慕尼黑工业大学教授，著名黎曼几何学家和人工智能专家，列入世界数学家族谱(Mathematics Genealogy)，2006年获SIAM年度最佳论文奖，2008年获得Robert Sauer奖等。主要研究方向为数据表示学习，以及几何优化在机器学习中的应用，在黎曼几何学、人工智能与机器学习等领域发表论文100余篇。Martin Kleinsteuber教授博士毕业于德国维尔茨堡大学（University of Würzburg）数学系，先后在澳大利亚国家信息通信技术研究院（NICTA Ltd.），澳大利亚国立大学，德国维尔茨堡大学，德国慕尼黑工业大学从事科研和任教工作。2010-2014任原德国认知技术系统国家精英中心（国家重点实验室）（CoTeSys） PI, 2013-2015任德国伯恩斯坦计算神经科学中心（BCCN Munich）PI。自2016年，他加入德国著名网络公司Mercateo AG，主管数据处理与信息技术部门，并担任公司首席信息技术官（CIO）。

（魏宪课题组供稿）