报告题目：可信赖机器学习：数据、模型和适应
主讲人：张永岗，研究员，香港浸会大学
报告时间：2023年08月26日（星期六）14:30-16:30
报告地点：行政楼C501，腾讯会议：968-709-360
报告摘要：
机器学习的潜力正被越来越多的领域发掘，在诸多场景下达到了超越人类的水平。然而，随着部署的机器学习模型的数量的增多，人们发现实验室场景下表现非凡的模型变得不再令人满意，甚至带来了诸多隐私方面的困扰。为了避免和解决此类问题，可信赖机器学习成为了重要的研究目标。本次报告将从三个角度介绍可信赖机器学习的历史、现状与前沿，具体包括：数据、模型以及模型在具体环境下的适配。
报告人简介：
张永岗，香港浸会大学研究员。主要研究领域为人工智能及机器学习，在ICML，NeurIPS，ICLR，CVPR，TIP等国际顶级会议及期刊发表论文十余篇。担任ICML，NeurIPS，ICLR，CVPR，AAAI等多个国际会议的审稿人，并获评NeurIPS 2022杰出审稿人。担任IEEE Trans. on Image Processing, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems等多个国际期刊的审稿人。
邀请人：计算机科学与技术系 卢杨助理教授