IIT Gandhinagar结束了首个女性计算机研讨会

2020年7月24日至26日,由亚洲甘地纳加尔技术学院(IITGN)主办了第三届ACM亚洲研究生小组会议,这是泛亚洲的计算妇女虚拟研讨会。

该研讨会由IITGN,ACM-W亚洲理事会(计算机协会亚洲计算机女性理事会)和ACM亚洲理事会共同组织,并得到了Google和TCS的支持。

为期三天的在线活动收到了热烈的反响,来自计算机领域的200多名女研究生报名参加了该研讨会,16堂课中的每一场都有100多人参加。

研讨会的开幕式由该活动的共同组织者开幕致辞-IITGN计算机科学与工程学院教授,​​ACM-W成员Neeldhara Misra教授;Heena Timani博士,亚洲ACM-W主席,一家数据分析初创公司的联合创始人兼董事;孟买IIT计算机科学与工程学院教授兼ACM-W副主席Nutan Limaye教授。

在计算领域帮助妇女

与来自世界各地的计算机科学与工程领域的经验丰富的女性研究人员进行了有趣的互动会议,概述了此次研讨会的目的,目的是帮助亚洲计算机领域的研究生在其毕业后及以后的岁月中应对各种情况。

IIT孟买计算机科学与工程教授Sunita Sarawagi博士于2020年7月24日发表了本次研讨会的主题演讲,主题为“机器学习模型:从出生到为现实世界服务”。

Sawawagi博士还因其在开发非结构化数据的信息提取技术方面的开拓性工作而获得2019年Infosys工程和计算机科学奖。

Sawawagi博士解释了机器学习模型的发展历程和受欢迎程度,他说:“机器学习已成长为最受欢迎的领域之一,不仅是计算机科学,而且可能是整个与科学相关的领域。机器学习模型在现实世界中有成千上万种用法,具体取决于它们收到的输入类型。”

她补充说:“通过提供大量用于训练的标记数据,硬件的逐步进步以及算法的优化以及一些工程技巧,机器学习达到了破纪录的准确性,甚至可以超过人员的能力。”

她还说:“这使它在许多任务(例如对象和语音识别,翻译等)中倍受关注。机器学习模型具有很高的记忆力,因此具有出色的性能。”

她还谈到了一些需要解决的挑战,例如领域适应问题,可以通过对模型进行微调和重新训练来解决。

萨拉瓦吉(Sarawagi)博士在讲话中总结道,尽管在机器学习方面已经完成了许多工作,但仍然需要做更多的工作,因此它仍然是继续进行计算机研究的令人兴奋的方向。

计算复杂度

2020年7月25日,第二次主题演讲由钦奈IMSc计算机科学与工程教授Meena Mahajan博士进行。她谈到了“我对计算复杂性的着迷”。Mahajan博士在匹配理论和证明复杂性方面的工作非常有影响力。

在演讲中,她分享了她从职业生涯中获得的有趣经历以及休闲数学和难题解决对她的研究工作的影响。

她在解释自己感兴趣的主题时说:“计算复杂性就是了解需要多少资源来解决特定问题。资源可以是任何东西-时间,空间,计算机程序为得出结果或解决问题所采取的步骤数。”

“它关心的是通过使用逻辑推理和论证之类的技术来证明我们未知的对象的事实。” 她还谈到了她从事的两个计算复杂性子领域-电路复杂性和证明复杂性。

她在演讲结束时说:“复杂性理论中的每个未知数(下界)都是一个有待解决的难题。寻找解决方案是一项极富创造力的活动,每个人都可以在此领域工作。”

与高级研究人员的互动

在三天的过程中,不同女性专家共进行了16场演讲和互动会议,参与者有机会与行业和学术界的高级研究人员进行一对一的交流/讨论,以模拟休息期间举行真正会议的氛围。

他们在研究生职业的各个方面指导学生,例如寻找研究主题,提高他们的阅读和写作技能,实现工作与生活的平衡,研究生院以外的机会等等。

该事件中的大多数讨论都经过校准,以与全球大流行相关。两小组讨论的主题是“工作与生活的平衡与在家工作”和“应对不确定性及研究生院面临的其他挑战”。

该活动还包括电影放映和三个竞赛(包括社交媒体竞赛,徽标竞赛和计算机艺术竞赛)。结果将在8月中旬在活动网站上宣布。

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