2023年10月15日上午，山东大学计算机科学与技术学院崔学峰教授应吉林大学计算机科学与技术学院邀请，以线上的形式为计算机科学与技术学院的老师和同学们做了题为《并行算法设计与优化》课程建设与思考的学术报告。

讲座开始后，崔学峰教授首先介绍了《并行算法设计与优化》这门课的起源，然后介绍了在准备这门课的过程中所面临的问题以及采取的方法。首先面临的挑战一为：如何运用人类的线性思维去理解并行发生的事件，对此崔学峰教授提到使用图解算法的方式进行讲解，以展示每个算法的具体过程，可以让学生更好地理解和记忆。第二个挑战为：学生缺乏自主创新的设计一个算法的能力，因此崔学峰教授提到教师应该将讲课重点放在讲述一个算法的设计思路上。第三个挑战为：学生经常将重点放在程序运行的正确性上，而忽略了程序运行的效率，因此在教学过程中要强调算法性能驱动的重要性。最后一个挑战为：对于串行算法，最优的计算复杂度约等于最快的执行速度，然而，在并行算法中理论性能并不等价于实际性能，那么如何理解这种无法消除的差异？对此崔学峰教授提到要去了解差异的来源是什么，要走出舒适圈，学习新知识。综上，崔学峰教授提到要训练学生不光知道算法的知识点是什么，还要了解算法之为是思维是什么。基于性能驱动去做编程，而不是说基于对错。同时要培养学生基于观察探索未知的能力。

接着崔学峰教授又分享了他对于“如何进行学习和科研”这一问题的见解。

在具体拓展这一话题之前，崔学峰教授首先讲述了人类大脑工作方式的两个基本组成部分及其在学习中的应用。进而引出了Attention对学习和记忆的重要性。崔学峰教授还提到，虽然Attention的这个道理很浅显,但是为了更有效地使用它，还需要一个深入的了解，因为人的这个注意力是有限的。对此崔学峰教授提出了如下建议：首先要有清晰的大局观、明确的目标以及高效地利用有限的注意力；其次是要把大的一个项目拆分成多个小的任务。每个任务要设计它的评价标准是什么，明确要达到什么样的一个状态；最后要多元化休息，也合理使用大脑的不同区域的工作方式。最后崔学峰教授强调，在学习新知识时，首先要建立Attention，不断地深入理解和应用所学到的知识，最后不断回顾和反思自己的思考方式和方法，以便更好地掌握知识和提高自己的思维能力。

在讲座的结尾，崔学峰教授提到在学习的过程中一定要做高频迭代。这样做能够让我们不会在对未知世界理解中产生各种各样的错误,并浪费太多的时间。

讲座结束后，崔学峰教授热情地与在线的老师和同学们展开互动，并根据同学和老师们的问题提供了详尽的解答。本次报告收到了广大师生的热烈响应，引发了强烈反响。

崔学峰教授是山东大学计算机科学与技术学院教授。崔学峰教授在加拿大滑铁卢大学David R. Cheriton计算机科学学院先后获得学士、硕士和博士学位，而后继续在沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）担任博士后研究员。2016年加入清华大学担任Tenure-Track助理教授，2019年正式加入山东大学担任正教授。崔学峰教授还担任中国生物信息学学会（筹）生物信息学算法研究专业委员会秘书长，山东省生物信息学会副秘书长，并获得了2019年ACM SIGBIO新星奖。主要科研领域为生物信息学。一直致力于设计机器学习与并行算法，解决与人类生活息息相关的生物问题。对于蛋白质生物信息学核心问题——同源搜索问题，提出了多个创新算法。近期研究重点为蛋白质结构和药物设计相关生物信息学研究。他的杰出研究工作曾3次发表在国际知名会议Intelligent Systems for Molecular Biology（ISMB，生物信息学顶级会议，每年仅录取约40篇论文），并多次发表在国际知名期刊Bioinformatics, Genome Medicine, Nucleic Acid Research (NAR), ACS Synthetic Biology等。此外，其创新科研成果被国际媒体Bio-Techniques报道1次，被国际媒体Science X报道2次。