By chengjun | July 1, 2019
为期六天的计算社会科学暑期论文工作坊。
- 2019年7月1日（周一）到7月6日（周六）全天 10:00-18:00
- 南京大学（仙林校区）新闻传播学院 紫金楼309
吴令飞，博士。2016年至今，他在芝加哥大学的知识实验室从事博士后研究工作，从2018年开始兼任南京大学新闻传播学院研究员（非全时）。他的主要研究兴趣是团队合作与知识的生产。在研究中，他使用数学建模和机器学习的方法来研究Web of Science，美国专利数据库，Stack Exchange，GitHub 等知识生产系统的大规模数据。他的研究成果发表在Scientific Reports，Physical Review E，PloS ONE等期刊上，并被New Scientist和Science Daily等科学杂志介绍。
本课程（2学分）为任选课，选课对象限定为南京大学研究生，也欢迎其他人旁听，通过知乎答题的形式选拔。课程旨在提高学生的计算能力，帮助传播学研究者在大数据和人工智能时代中生存和发展，以回答有关人类传播和互动的基本问题，并探索与新媒体和社交网络相关的应用。此外，本课程还将介绍网络科学和机器学习技术在人类集体行为方面的理论和应用。通过课程学习：学生可以获得Python编程语言实践经验，应用计算技能收集和分析大规模数据集；探索关于人类传播行为的研究问题，设计和实施关于它们的研究项目；展示复杂网络理论和机器学习技术的知识，理解这些工具所提供的研究机会，在新媒体的背景下使用和发展经典传播理论。
计算社会科学论文工作坊(2019.07.01-07.06)，主要介绍了神经网络基础、CNN、RNN、transE等神经网络模型以及在word embeddings方面的简单应用，课程涉及到的Python代码和论文见以下链接 https://github.com/computational-class/summer-school/
- 主讲人: 吴令飞
- 主持人：王成军
- 助教：章彦博、贾小双、崔浩川、徐绘敏、李铁薇、吴友钦
