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用户隐私,数据孤岛和联邦迁移学习(5月21日)

数字视频编解码技术国家工程实验室

 
公开讲座: 用户隐私,数据孤岛和联邦迁移学习
地点:北京大学 理教313
时间:5月21日,15:00—17:00
讲座摘要:
       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所设计的解决方案,包括利用迁移学习来连接数据孤岛的数据,以得到更有效的机器学习模型;利用数据增强来建立大量的模拟训练数据,以提高机器学习模型的鲁棒性;以及利用强化迁移学习来提高流数据的模型质量。我将介绍我们最近在这方面的工作,包括迁移学习,联邦迁移学习和在舆情分析领域的应用。
嘉宾简介:
       杨强是深圳前海微众银行首席人工智能官、香港科技大学讲座教授、国际人工智能联合会 IJCAI 理事长、AAAI执行委员会委员、CAAI副理事长、香港人工智能与机器人学会理事长以及AAAI/ACM/CAAI/IEEE/AAAS Fellow。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。杨强的研究方向为迁移学习及其工业应用,是华为诺亚方舟实验室的创始主任、香港科技大学的大数据研究所创始主任。为 IEEE Transactions on Big Data 和 ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 创始主编,并获得2018年ACM SIGKDD杰出服务奖。