5月25日下午，学院研究生会顺利邀请到西湖大学博士研究生吴立荣和夏俊为我院学生开展线上分享会。学院研究生、本科生近160人线上聆听，学院研究生会干事王晓宇主持分享会。

会前，学院副院长李秀梅致辞，对两位作分享的博士表达感谢，并希望我院研究生们能见贤思齐，向两位优秀的博士学习；希望本科生们能利用此次交流分享的机会思考以后读研读博的规划。

本次分享会分为经验分享和互动交流两个环节。

在经验分享环节，吴立荣学长就目前主要研究兴趣即图表征学习和图半监督学习展开分享，主题为基于图像的自监督学习概览。他详细介绍了图像数据增广中的对比式、生成式和预测式三种方法的主要内容、适应范围以及各种情况下的优劣。讲解深入浅出，让参与分享会的同学们直观了解到图像自监督学习的近况。

夏俊学长就图预训练技术及其在药物发现中的应用展开介绍。他以两篇论文作为切入点，聚焦图对比学习中的数据增广技术、负样本挖掘技术，指出其在药物发现等任务中的潜在应用价值，生动细致地讲解了当前数据增广问题中鲁棒性的构建，以及GCL图对比学习中“难的负样本”的作用和其生成方法。经过他的深入讲解，同学们对该系列的问题有了具体的认识，同时也在一定程度上激发了同学们的好奇心。

在互动交流部分，同学们就听讲过程中感兴趣的问题、日常研究中遇到的疑难点以及对博士研究生生涯中的问题与两位博士研究生展开交流，踊跃提问。两位博士学长耐心解答，并给出了自己的理解、意见和建议，同学们受益匪浅。

此次分享会讲解深入浅出，互动交流部分干货满满，具有较强的理论性和指导性，引发了同学们对图像领域的人工智能相关知识和应用的深刻思考，拓宽了同学们的专业视野，同时对大家今后开展相关的科研工作提供了一定的启发。

嘉宾简介：

吴立荣，西湖大学计算机系博士研究生，导师李子青教授。目前的主要研究兴趣为图表征学习和图半监督学习。曾在AAAI/CVPR/ICML/WWW/TKDE等顶级会议/期刊上发表多篇论文，并担任IJCAI/NIPS/ICML/CVPR等会议审稿人。本次报告主要梳理当前图上自监督学习的发展脉络，并探讨由此引发的一些列思考。

夏俊，西湖大学人工智能研究与创新中心(CAIRI)二年级直博生，师从李子青(Stan Z. Li)讲席教授，研究方向为图预训练技术及其在药物发现中的应用。目前在ICML, WWW, ACL，ACM MM等人工智能顶级会议发表论文多篇，并担任ICML, NeurIPS等顶级会议审稿人。本次报告聚焦于图对比学习中的数据增广技术、负样本挖掘技术，并指出其在药物发现等任务中的潜在应用价值。