【海韵讲座】2022年第13期-pg娱乐电子游戏

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【海韵讲座】2022年第13期-联邦学习的核心挑战及对策
发布时间:2022年04月29日 00:50 点击:次

报告题目:联邦学习的核心挑战及对策

主讲人:吴方照,微软亚洲研究院主管研究员

时间:202259日(周一)14:00-15:00

腾讯会议119-484-635

报告摘要:

数据是ai的基础。近年来世界各国对于数据隐私保护的力度越来越大,相关法律越来越严。如何在保护数据隐私的前提下实现ai模型的训练,是一个重要且紧迫的研究课题。联邦学习是一种重要的面向隐私保护的机器学习框架,可以在不收集数据的情况下协同进行模型的训练,实现数据的可用不可见,从而保护隐私信息。然而联邦学习在应用过程中存在诸多挑战,如计算代价、通信开销、模型和数据异构、隐私泄露、模型安全等。本次报告将分享我们在解决这些联邦学习核心挑战上的一系列工作(如nature communications, 13:20322022),欢迎交流讨论。

报告人简介:

吴方照本科和博士均毕业于清华大学电子系,2017年加入微软亚洲研究院。发表学术论文百余篇,被引用2700多次,h-index 31。曾获 nlpcc 2019优秀论文奖,wsdm 2019 outstanding pc aaai 2021 best spcaaai 2022 领域主席,中国计算机学会高级会员。目前在微软亚洲研究院从事负责任ai、用户隐私保护、推荐系统、自然语言处理等方面的研究和实践。研究成果在 microsoft newsbing ads 等多个微软产品中得到应用。

邀请人:计算机科学与技术系 范晓亮





主讲人 吴方照 主持人
时间 2022-05-09 14:00:00 报告题目 联邦学习的核心挑战及对策
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主讲人简介 吴方照,本科和博士均毕业于清华大学电子系,2017年加入微软亚洲研究院。发表学术论文百余篇,被引用2700多次,h-index 31。曾获 nlpcc 2019优秀论文奖,wsdm 2019 outstanding pc 和 aaai 2021 best spc。aaai 2022 领域主席,中国计算机学会高级会员。目前在微软亚洲研究院从事负责任ai、用户隐私保护、推荐系统、自然语言处理等方面的研究和实践。研究成果在 microsoft news、bing ads 等多个微软产品中得到应用。 地点 腾讯会议:119-484-635
办公室 研究院
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