学术报告:通往高效和鲁棒人工智能之路-武汉大学计算机学院

学术报告:通往高效和鲁棒人工智能之路

发布时间:2023-05-12     浏览量:

报告题目:通往高效和鲁棒人工智能之路

报告时间:2023520日上午9:00

报告地点:腾讯会议(#腾讯会议:325-554-165)

报告人:周天异

报告人国籍:新加坡

报告人单位:新加坡科技研究局

 

报告人简介:周天异博士,毕业于新加坡南洋理工大学新加坡科技研究局人工智能中心担任资深科学家 (Senior Scientist) 职位并且担任人工智能团队带头人(Group Manager)。周天异博士主持多项新加坡重点研发项目,并且已在机器学习人工智能信息安全等领域核心期刊(中科院一区)和国际会议(CCF A)发表论文100余篇此外是Springer Nature Computer Science, IEEE Transactions等国际重要SCI期刊的副主编/特邀编委是多个国际顶级/重要学术会议(例如CCF A类会议IJCAI)等的专题报告组织联合主席和国际旗舰会议MOBIMEDIA 2020 技术程序委员会联合主席获得IJCAI,ECCV,ACML等多个国际顶级/重要学术会议及其专题报告会最佳论文奖;担任NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI等国际顶级会议领域主席(Area Chair)

报告摘要虽然机器学习传统上是一项资源密集型任务,但嵌入式系统、自主导航和物联网的愿景激发了人们对资源高效方法的兴趣。这些方法需要在计算和能量方面的性能和资源消耗之间进行仔细选择的权衡。除此之外,在机器学习系统的最简单应用中,以一致的方式处理不确定性是至关重要的。特别是,任何真实世界系统的要求都是在存在异常值和损坏数据的情况下保持稳健,并“意识到”其极限,即系统应保持并提供对其自身预测的不确定性估计。这些复杂的需求是当前机器学习研究的主要挑战之一,也是确保机器学习技术顺利过渡到日常应用的关键。

在这次报告中,我们将介绍新加坡A*STAR 人工智能中心(Centre for Frontier AI Research)的一些学习交流机会并且介绍ZHOU Group的最新的一些针对提高效率和鲁棒的人工智能研究工作

邀请人:刘威威