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機器學習演算法與自然語言處理
)社群是國內外知名自然語言處理社群，受眾覆蓋國內外NLP碩博生、高校老師以及企業研究人員。
MLNLP學術Talk是MLNLP社群舉辦的學術交流活動，旨在邀請一線青年學者分享最前沿的技術，期待最精彩的思想火花碰撞。
本次MLNLP學術Talk特別邀請了微軟亞洲研究院主管研究員、中科院計算所博士王晉東為我們帶來“構建更魯棒的機器學習系統”的主題報告，由上海科技大學資訊科學與技術學院博士生、MLNLP社群委員劉永飛主持。
報告的詳細資訊如下：
報告的詳細資訊如下：
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『講者介紹』
王晉東，微軟亞洲研究院主管研究員、中科院計算所博士。他的研究興趣為遷移學習、魯棒機器學習、半監督學習及相關的視覺和普適計算等應用。他在國際知名會議和期刊如NeurIPS、CVPR、IJCAI、UbiComp、ACMMM、TKDE、TASLP等發表30餘篇論文，谷歌學術被引3700餘次。獲得IJCAI-19聯邦學習研討會最佳應用論文獎、清華大學AMiner 2012-2022十年最具影響力AI學者等榮譽獎項。他出版了《遷移學習導論》一書幫助眾多研究人員快速入門和學習該領域。他領導開源了Github上最受歡迎的遷移學習專案（獲得超1萬星標）、半監督學習專案TorchSSL和USB、以及個性化聯邦學習專案PersonalizedFL等。
個人主頁：https://jd92.wang/
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『報告摘要』
人工智慧的快速發展給現實世界帶來了嚴峻的挑戰：如何構建更魯棒的機器學習系統以支援更加負責任的AI？本次講座將圍繞這一主題，從環境魯棒性和個體魯棒性兩方面探討魯棒機器學習的一些問題與我們的初步探索。具體而言：如何對於不同的計算環境如分佈漂移、資料不足等構建魯棒、可信賴的機器學習模型？如何使得開源預訓練模型對於不同的攻擊意圖具有魯棒性？如何對不同的個體在保護隱私的同時也能考慮個體差異性？我們將詳細介紹在以上方面進行的研究探索和相關的開源專案，也希望更多感興趣的學者加入，一起在這些方向做出更多成果。
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『主持人簡介』
劉永飛，上海科技大學資訊科學與技術學院博士生，導師為資訊科學與技術學院助理院長何旭明教授。研究興趣為多模態理解和自監督預訓練，弱監督與持續學習等。在ICCV/CVPR/ECCV/AAAI等會議上發表多篇學術論文，曾在騰訊AI Lab和微軟亞洲研究院實習，並且獲得騰訊犀牛鳥優秀實習生獎。
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