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金耀初教授作“联邦学习研究进展”学术报告

2022年11月25日 14:56     图 |      文 |     

本网讯 2022年11月24日下午,德国比勒菲尔德大学金耀初教授应邀为十博10bet体育官网/网络空间安全十博10bet师生做了题为“联邦学习研究进展”的线上学术报告。报告由十博10bet院长王常吉教授主持,十博10bet教师、研究生、本科生170余人参加了本次报告会。

联邦学习是保护隐私的机器学习的一个有效的学习范式。金耀初教授在讲座中首先介绍了联邦学习的基本框架理论和前沿工作,以及金教授团队提出的基于异步模型更新和基于三元压缩提升通信效率的两种有效联邦学习算法。然后,讲解了联邦学习环境下的演化优化以及神经架构搜索方法的相关研究工作。最后,讨论了在实际应用中如何处理联邦学习中的多目标问题、网络通信量问题以及计算复杂度问题等。

讲座结束后,金耀初教授与师生就多目标优化、神经架构搜索的研究与应用进行了深入讨论。


附:主讲人金耀初教授简介:

金耀初教授,欧洲科十博10bet院士、IEEE Fellow。目前为德国比勒菲尔德大学工程十博10bet“洪堡人工智能讲席教授”,兼任英国萨里大学计算机系“计算智能”杰出讲席教授。曾任教育部“长江学者讲座教授”,芬兰国家创新局“芬兰讲座教授”,澳大利亚悉尼科技大学“杰出访问学者”。2021 年荣获德国最高荣誉的科研奖励“洪堡人工智能教席奖”。

金耀初教授已发表学术论文400余篇,获美国、欧盟和日本专利9项。据Google Scholar,其论文被引用总次数 35,000 余次,h-index 92,入选 web of Science 2019、2020、2021、2022年度“全球高被引科学家”。多次获“IEEE 进化计算汇刊优秀论文奖”及“IEEE 计能杂志优秀论文奖”。 现担任《复杂与智能系统》主编,IEEE 计算智能学会主席。曾任《IEEE认知与发育系统汇刊》主编,IEEE计算智能学会副理事长,两次任IEEE 杰出演讲人。2015年由于其在复杂系统进化优化领域的贡献入选IEEE Fellow.

金耀初教授长期从事人工智能与计算智能的理论、算法和工程应用研究,特别是数据驱动的复杂系统进化优化、进化多目标机器学习、联邦学习与安全机器学习、演化发育系统与形态发育机器人学等。应用领域包括喷气发动机设计、空中客车机体设计、高提升力机翼系统、车辆空气动力学优化、混合电动车控制器设计、多机器人自组织及模块机器人自重构,医学图像处理,疫苗预测,抗生素生产过程基因调控重构等。曾获得欧盟第七框架研究计划,英国工程和自然科学研究会,英国皇家学会,以及包括本田研究院及本田研发公司、博世、华为、英国国家物理实验室Pirbright 等多家国际著名企业、研究机构的资助。

 

图文:颜学明、陈劲鸥

审核:王常吉

终审:柯晓华

 

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