講座信息
時間：2022年5月27日 10:00
騰訊會議：522-752-349
講座摘要
數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ)。近年來世界各國對于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的力度越來越大，相關(guān)法律越來越嚴(yán)。如何在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)AI模型的訓(xùn)練，是一個重要且緊迫的研究課題。聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種重要的面向隱私保護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可以在不收集數(shù)據(jù)的情況下協(xié)同進(jìn)行模型的訓(xùn)練，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可用不可見”，從而保護(hù)隱私信息。AI的發(fā)展已經(jīng)來到大模型的時代，然而聯(lián)邦學(xué)習(xí)和大模型的結(jié)合存在諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，如計算代價、通信開銷、隱私泄露、模型安全等。本次報告將分享我們在解決這些聯(lián)邦學(xué)習(xí)核心挑戰(zhàn)上的一系列工作，歡迎一起交流討論。
主講人簡介
吳方照，本科和博士均畢業(yè)于清華大學(xué)電子系，2017年加入微軟亞洲研究院。發(fā)表學(xué)術(shù)論文百余篇，被引用2700多次，H-index 31。曾獲 NLPCC 2019優(yōu)秀論文獎，WSDM 2019 Outstanding PC 和 AAAI 2021 Best SPC。AAAI 2022 領(lǐng)域主席，中國計算機(jī)學(xué)會高級會員。目前在微軟亞洲研究院從事負(fù)責(zé)任AI、用戶隱私保護(hù)、推薦系統(tǒng)、自然語言處理等方面的研究和實踐。研究成果在 Microsoft News、Bing Ads 等多個微軟產(chǎn)品中得到應(yīng)用。
圖文提供單位：清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院
