南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

 南京大学计算机科学与技术系

南京大学人工智能学院 

   南京大学软件学院 

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和联邦学习所设计的解决方案，包括利用联邦学习来连接数据孤岛的数据，以得到可以保护隐私的的机器学习模型训练和应用，以及利用迁移学习来解决小数据的问题，解决行业应用的痛点。

报告人简介:

杨强，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副理事长以AAAI/ACM/CAAI/IEEE/AAAS的fellow。杨强教授于1989年在马里兰大学获得计算机系博士学位，曾先后在加拿大滑铁卢大学和Simon Fraser大学任教。杨强教授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的创始主任，还是IEEE Transactions on Big Data和 ACMTransactions on Intelligent Systems and Technology的创始主编。杨强教授还获得2018年ACM SIGKDD杰出服务奖。

时间：9月5日（星期四）14:30           地点：计算机科学技术楼111室