2022年11月6日至11月8日，美國密蘇裡大學哥倫比亞分校信息學研究所許東教授應伟德国际BETVlCTOR邀請，以線上騰訊會議的形式為伟德国际BETVlCTOR的老師和同學們作了題為“Deep Learning Modes”的學術報告。
講座開始後，許東教授首先介紹了深度學習模型通常需要各種設置和自定義參數來處理許多用例（例如，無訓練标簽或訓練标簽很少的情況）和應用程序要求（例如，用戶隐私因素和具有低計算成本的模型），許多深度學習模型也因此被提出。在本場講座中。接下來介紹了知識蒸餾相關知識，尤其是用于訓練小模型以模仿經過預訓練的更大的模型（或模型集合）的教師-學生模型，以及包含知識蒸餾的 BERT 模型等其它範例。此外，許東教授還解釋了包括孿生神經網絡在内的零樣本和小樣本學習，以應用于蛋白質結構預測領域的模型AlphaFold2為例深入淺出地講解了端到端學習及其系統實現，并總結了在線學習、主動學習和聯邦學習的主要技術。這些方法将幫助學生們在深度學習領域更進一步。
講座結束後，許東教授熱情地與同學們展開互動，并根據同學和老師們的問題提供了詳盡的解答。本次報告收到了廣大師生的熱烈響應，引發了強烈反響。
許東教授是電氣工程與計算機科學系特聘教授，任教于克裡斯托弗·邦德生命科學中心和美國密蘇裡大學哥倫比亞分校信息學研究所。許東老師于2007-2016年擔任計算機科學系主任，2017-2020年擔任信息技術項目主任。于1995年博士畢業于美國伊利諾伊大學，在美國國家癌症研究所做了兩年的博士後工作。在加入密蘇裡大學之前，許東老師一直是橡樹嶺國家實驗室的科學家。30年來，許東老師在計算生物學和生物信息學的多個領域進行了研究，包括單細胞數據分析、蛋白質結構預測與建模、蛋白質翻譯後修飾、蛋白質定位預測、計算系統生物學、生物信息系統和生物信息學在人類、微生物和植物中的應用等。自2012年以來，許東老師的研究重點為生物信息學和深度學習之間的接口。許東老師現已發表了400多篇論文，被引用21,000餘次。并于2015年入選美國科學促進會研究員，2020年入選美國醫學與生物工程研究所研究員。
