报 告 人：李宇峰 副教授，南京大学
报告时间：7月8日（周四）10:00～12:00
报告地点：校本部东区计算机大楼801室
邀 请 人：岳晓冬 副教授
报告摘要：
弱监督学习是机器学习的重要领域。近年来得到广泛关注，然而不少文献指出其有时工作的效果欠佳，难以直接依赖。弱监督学习的安全性亟待研究解决，本报告将分享：1）安全弱监督学习的一般型框架和理论基础；2）弱监督学习在应对分布失配的安全学习方法；3）安全弱监督学习的初步应用。
报告人简介:
李宇峰，南京大学计算机科学与技术系副教授，博士生导师，研究方向为机器学习、弱监督学习，研究工作在IEEE TPAMI、ICML等重要国际期刊会议发表论文50余篇。获CCF优博、入选CCF首届青年人才发展计划。CCF人工智能与模式识别专委会委员、CAAI机器学习专委会委员、江苏省人工智能学会机器学习专委会秘书长。担任《Neural Network》编委、《Frontiers of Computer Science》青年编委、《中国科学 信息科学》专刊客座编辑；近年担任AAAI/IJCAI/ACML等会议高级程序委员10余次，ICML21/IJCAI21等会议领域主席，ACML21 Journal Track主席、IEEE BigComp20程序主席、MLA20/CCML21程序主席等。
