报告时间: 2020年9月28日15：00—17：00
报告地点: 磬苑校区理工H楼一楼报告厅
主办单位：计算智能与信号处理教育部重点实验室
安徽大学计算机科学与技术学院
报告一: 贝叶斯深度学习
报告人：朱军 教授
主持人：仲红 教授（安徽大学计算机科学与技术学院院长）
摘要：深度学习在分类、检测、决策等任务上取得了显著进展，但深度神经网络往往忽略数据和模型中广泛存在的不确定性，导致预测结果过于乐观、容易被干扰甚至被误导，在开放环境、数据质量低、标注样本小等复杂场景下面临挑战，贝叶斯深度学习基于贝叶斯推理框架，融合深度神经网络在表示学习上的优点，对数据和模型的不确定性进行系统刻画和计算，近期取得了显著的算法和应用进展。该报告将介绍贝叶斯深度学习的基本思想、算法和典型应用。同时，也将介绍用于贝叶斯深度学习的概率编程库。
报告二：人工智能对抗安全理论、算法与平台
报告人：苏航 博士
主持人：张兴义 教授（计算智能与信号处理教育部重点实验室主任）
摘要：人工智能在飞速推动技术革命和产业进步的同时，其存在的安全风险往往被人忽视。研究发现，许多在数据集上表现良好的算法非常容易被人眼不可见的对抗样本所欺骗，导致AI系统判断失准，给人工智能的应用和部署带来了极大的安全隐患。本报告将针对目前深度学习对抗攻防中存在的问题，从对抗鲁棒的基本原理出发，介绍深度学习的对抗攻击和鲁棒防御的最新研究进展。同时，将简要介绍清华大学研发的对抗攻防算法平台，该平台针对对抗攻防算法的共性特点，提供面向深度学习对抗攻防的标准程序库，支持深度学习模型的对抗攻防模型的算法研发与安全性评估，对深度学习模型的鲁棒性和安全性研究具有重要意义。
科学技术处
2020年9月28日