報告時間：2024年06月27日（星期四）15:00-16:30
報告地點：翡翠湖校區科教樓B座1710室
報 告 人：杜文才 教授
工作單位：University of Saint Joseph
舉辦單位：數學學院
報告簡介：
以機器學習為代表的人工智能技術具有顛覆性，給人類生產、生活帶來革命性影響。然而，高度復雜和不透明的機器學習模型影響用戶信任，也難以保障技術的安全性、可靠性和廣泛應用，尤其在信息安全、醫療、交通等場景。盡管近年來開發了許多方法來解釋黑盒分類器的決策，但除了可視化目的之外，這些工具很少被使用。直到最近，研究人員才開始在實踐中使用解釋來改進模型，提高安全性、可靠性和透明性。本報告從數據為中心的可解釋及以模型為中心可解釋兩個層面，分別重點闡釋機器學習的可解釋概念及方法。
報告人簡介：
杜文才博士于北京大學獲學士學位，河海大學獲碩士學位，荷蘭特溫特大學獲碩士學位，阿德萊德大學獲博士學位，以色列理工做博士后研究。現任澳門圣若瑟大學（University of Saint Joseph）教授，博導，數據工程與科學學院院長，腦部重大疾病人機交互數字診療裝備系統聯合實驗室主任，浙江中醫藥大學第三人民醫院兼職教授。
最近研究領域包括數據科學，機器學習，人工智能，個性化(精準)醫療，智能康養和數據分析。主持、主研完成“國家重點研發計劃”、“國家科技支撐項目”、”國際合作”項目、自然科學基金等十一項，項目金額近八千萬元。近十年在國內外期刊和國際會議論文集上發表EI/SCI學術論文200余篇，出版著作20部；獲得美國發明專利1項，國家發明專利15項；獲省部級科技進步獎9項；教學優秀獎4項。
