黄海平教授现任中山大学物理学院教授、博士生导师，主要研究方向为神经计算的统计物理学及机器学习交叉领域。以下是其详细简介：
一、教育背景
- 2002-2006年：中山大学理工学院物理学专业本科，获学士学位
- 2006-2011年：中国科学院理论物理研究所攻读博士学位
二、工作经历
- 2011-2012年：香港科技大学物理系访问学者
- 2012-2014年：日本学术振兴会（JSPS）外国人特别研究员
- 2014-2018年：日本理化学研究所（RIKEN）脑科学中心研究科学家
- 2018-2022年：中山大学“百人计划”副教授
- 2022年至今：中山大学教授，博士生导师
三、研究方向
- 理论物理：聚焦神经计算的统计物理学，包括：
- 无序系统的统计物理（复本理论、空腔方法等）
- 神经网络的动力学模型（监督学习、循环神经网络、生物神经网络相变理论等）
- 交叉领域：统计物理与人工智能、神经科学的结合，探索深度学习的物理机制
四、学术成果
- 科研项目：
- 主持国家自然科学基金优秀青年项目（2022-2024）
- 国家青年科学基金项目“神经网络无监督学习的统计物理研究”（2019-2021）
- 代表著作：
- 英文专著《神经网络的统计力学》（Springer与高等教育出版社联合出版，2022年）
- 多篇论文发表于《Physical Review Letters》《Physical Review Research》等期刊
五、荣誉奖项
- 国家优秀青年科学基金获得者（2021年）
- 日本理化学研究所（RIKEN）杰出研究奖（2017年）
- 中山大学芙兰科研奖（2020年）
六、学术影响
- 多次受邀在国内外高校（如福州大学、华南师范大学等）开展学术报告，内容涵盖神经网络泛化性、深度学习统计物理等前沿课题
- 2024年诺奖物理学奖揭晓后，曾专题解析人工智能与物理学交叉的科学意义
黄海平教授通过物理学方法推动人工智能基础理论研究，其成果在神经网络的统计力学领域具有国际影响力。
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