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。
