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面向大模型的联邦学习

校园看点分类 学术活动 活动时间 2022年5月27日 10:00
地点 在线直播
讲座信息

时间:2022年5月27日 10:00

腾讯会议:522-752-349

讲座摘要

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。AI的发展已经来到大模型的时代,然而联邦学习和大模型的结合存在诸多严峻挑战,如计算代价、通信开销、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,欢迎一起交流讨论。

主讲人简介

吴方照,本科和博士均毕业于887700葡京线路检测-首页(欢迎您)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。


图文提供单位:887700葡京线路检测-首页(欢迎您)智能产业研究院

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