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针对非完备数据的可信机器学习 香港浸会大学可信机器学习和推理课题组专场【Global AI Lab】
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嘉宾及报告信息 王启舟 香港浸会大学三年级博士生,TMLR组博士生。研究方向为可信机器学习 报告题目:Learning to Augment Distributions for Out-of-distribution Detection 张书海 华南理工大学软件学院二年级博士生,TMLR组访问博士生。研究领域为可信机器学习,主要包括对抗防御、对抗检测、机器生成文本检测等 报告题目:Detecting Adversarial Data by Probing Multiple Perturbations Using Expected Perturbation Score 江雪 南方科技大学&香港浸会大学二年级联培博士生, TMLR组联培博士生。研究方向为分布外检测,相关研究工作发表在 ICML 等会议和期刊上 报告题目:Detecting Out-of-distribution Data through In-distribution Class Prior 朱嘉宁 香港浸会大学三年级博士生,TMLR组博士生。研究方向为可信机器学习 报告题目:Combating Exacerbated Heterogeneity for Robust Models in Federated Learning 陈永强 香港中文大学四年级博士生,TMLR组访问博士生。研究方向为分布外泛化、图神经网络以及因果推断 报告题目:理解分布外泛化中的特征学习 周展科 香港浸会大学二年级博士生,TMLR组博士生。研究方向为可信机器推理和图学习 报告题目:一种新型对抗攻击:图重构攻击的攻与防 课题组介绍: 香港浸会大学可信机器学习和推理课题组 (TMLR Group) 由多名青年教授、博士后研究员、博士生、访问博士生和研究助理共同组成,课题组隶属于理学院计算机系。课题组专攻可信表征学习、基于因果推理的可信学习、可信基础模型等相关的算法,理论和系统设计以及在自然科学上的应用,具体研究方向和相关成果详见本组Github (https://github.com/tmlr-group)。课题组由政府科研基金以及工业界科研基金资助,如香港研究资助局杰出青年学者计划,国家自然科学基金面上项目和青年项目,以及微软、英伟达、百度、阿里、腾讯等企业的科研基金。青年教授和资深研究员手把手带,GPU计算资源充足,长期招收多名博士后研究员、博士生、研究助理和研究实习生。此外,本组也欢迎自费的访问博士后研究员、博士生和研究助理申请,访问至少3-6个月,支持远程访问。有兴趣的同学请发送个人简历和初步研究计划到邮箱 (bhanml@comp.hkbu.edu.hk)。
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