报告题目:Towards Trustworthy Machine Learning
报告时间:2020年11月10日(周二)上午9:30
报告地点:学科3号楼S410会议室
报告人:王奕森 教授
主持人:刘青山 教授
报告摘要: Machine learning/deep learning has achieved tremendous success in various application areas. Unfortunately, it relies on huge high-quality labelled data and shows serious vulnerability to adversarial examples. These issues dramatically hinder the deployment of machine learning in practice, since most real-world data are easily imperfect and corrupted. Therefore, in this talk, I will introduce our recent works on trustworthy machine learning from a theoretical view of robust optimization, including the reliability on noisy labels and the robustness against adversarial examples.
报告人简介:王奕森,北京大学信息科学技术学院,助理教授,博导。2018年博士毕业于清华大学计算机系,研究方向为机器学习,深度学习,在人工智能/机器学习领域顶级会议和期刊发表论文30余篇,包括ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI等。曾获得百度奖学金(全球共10位)、ACM中国优秀博士论文提名(全国共5位)等荣誉。
江苏省大数据分析技术重点实验室
江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
江苏省仪器仪表学会气象仪器专委会
自动化学院
2020年11月6日