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学术讲座:联邦学习与人工智能

阅读数:58    发布:2019-11-27 09:15    

时间:2019112714:00-15:00

地点:致腾楼938

题目:联邦学习与人工智能

 

报告摘要:当下,AI在算法研发方面突飞猛进,但AI离在企业落地实施却有着不小的距离。AI所面临的一个挑战是标注数据的严重不足,这导致许多优秀算法模型无法得到有效训练。在这一讲座中,我将描述利用迁移学习和联邦学习所设计的解决方案,包括利用联邦学习来连接数据孤岛的数据,以得到可以保护隐私的机器学习模型训练和应用,以及利用迁移学习来解决小数据的问题,解决行业应用的痛点。

 

主讲人简介:杨强,微众银行首席人工智能官,香港科技大学讲席教授,第四范式联合创始人,国际人工智能协会(AAAI)执行委员会委员,国际人工智能联合会(IJCAI)理事长(2017-2019),香港人工智能与机器人学会(HKSAIR)理事长。他是AAAI/ACM/CAAI/IEEE/IAPR/AAAS Fellow,也是《IEEE Transactions on Big Data》和《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》创始主编,以及多个国际人工智能和数据挖掘领域杂志编委。曾获2019年度“吴文俊人工智能科学技术奖”杰出贡献奖,2018 ACM SIGKDD 杰出服务奖。杨强于 1989 年在马里兰大学获得计算机系博士学位,之后在加拿大滑铁卢大学和 Simon Fraser 大学任教,他的研究领域包括人工智能、数据挖掘、机器学习等。曾任华为诺亚方舟实验室创始主任,香港科技大学大数据研究所创始主任,香港科技大学计算机与工程系系主任。

 


深圳大学计算机与软件学院 2009-2016