信息来源：中国人民大学统计学院 发布日期：2026年4月14日

近日，北京市教委发布《关于公布2025年优质本科课程建设名单的通知》。中国人民大学统计学院建设的《最优化方法》入选北京高校“优质本科课件”。

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课件简介

《最优化方法》课件面向数据科学、人工智能等专业的优化课程，构建了“理论奠基+方法进阶+应用实践”的内容体系。课件不仅涵盖KKT理论、牛顿与拟牛顿法等经典算法，更深度融合了Adam优化器、近端梯度法及交替方向乘子法等前沿方法。其特色在于逻辑主线清晰、内容紧跟数据科学发展前沿，并通过数值实验与案例教学实现理论与实践的有机融合。

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主编团队

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孙怡帆

中国人民大学吴玉章青年学者，统计学院教授、博士生导师，数理统计系主任；全国工业统计学教学研究会常务理事、中国统计教育学会理事、中国运筹学会数学与智能分会理事；主要研究方向为联邦学习和大模型隐私，在NIPS、ICLR、CVPR、统计研究等会议和期刊发表学术论文，授权发明专利5项，主持多项国家和省部级项目；曾获中国人民大学教学标兵、北京市普通高等学校优秀本科生毕业设计（论文）指导教师、北京市高等教育教学成果奖一等奖等教学奖励。

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周峰

中国人民大学统计学院副教授，主要研究领域包括统计机器学习、贝叶斯方法、随机过程、大语言模型等，主持国家自然科学基金青年项目、面上项目，在JMLR、STCO、ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、KDD等国际期刊会议上发表论文40余篇，担任NeurIPS、ICLR、IJCAI、AISTATS等国际会议领域主席，国际期刊《Statistics and Computing》副主编，《Transactions on Machine Learning Research》执行编辑，《Journal of Machine Learning Research》编委，中国商业统计学会人工智能分会副秘书长、IEEE高级会员。