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学术报告510:安全弱监督学习及其应用初探
消息日期:2021/7/06
报 告 人:李宇峰 副教授,南京大学 报告时间:7月8日(周四)10:00~12:00 报告地点:宝山校区计算机大楼801室 邀 请 人:岳晓冬 副教授 报告摘要: 弱监督学习是机器学习的重要领域。近年来得到广泛关注,然而不少文献指出其有时工作的效果欠佳,难以直接依赖。弱监督学习的安全性亟待研究解决,本报告将分享:1)安全弱监督学习的一般型框架和理论基础;2)弱监督学习在应对分布失配的安全学习方法;3)安全弱监督学习的初步应用。 报告人简介: 李宇峰,南京大学计算机科学与技术系副教授,博士生导师,研究方向为机器学习、弱监督学习,研究工作在IEEE TPAMI、ICML等重要国际期刊会议发表论文50余篇。获CCF优博、入选CCF首届青年人才发展计划。CCF人工智能与模式识别专委会委员、CAAI机器学习专委会委员、江苏省人工智能学会机器学习专委会秘书长。担任《Neural Network》编委、《Frontiers of Computer Science》青年编委、《中国科学 信息科学》专刊客座编辑;近年担任AAAI/IJCAI/ACML等会议高级程序委员10余次,ICML21/IJCAI21等会议领域主席,ACML21 Journal Track主席、IEEE BigComp20程序主席、MLA20/CCML21程序主席等。