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【运筹Offer】全新推出#职场会客厅# 栏目!本栏目将邀请在运筹学及相关行业内的有多年经验的业界前辈、新生代职场先锋、行业资深HR等嘉宾,与大家分享最新的行业动态、最前沿的方法论和技术、企业用人需求及职场经验。
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专家简介:何琨,华中科技大学计算机学院教授、博士生导师,智能科学与技术专业负责人,华中科技大学霍普克罗夫特计算科学研究中心副主任、执行主任,2016-2017学年康奈尔大学工程学院Mary Shepard B. Upson冠名客座教授,ACM高级会员、IEEE高级会员、CCF杰出会员。主要研究领域包括人工智能安全、图机器学习、智能优化与决策、深度学习、AI4Science等,在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、AAAI等国际顶级会议及IJCV、TNNLS、TKDD等权威期刊上发表学术论文180余篇,谷歌学术引用约5500次,自2015年以来多次入选AI 2000全球最具影响力学者榜单,曾获约束与规划国际学术会议CP 2021最佳论文奖、可满足性问题SAT 2022国际算法竞赛主赛道冠军,主持国家自然科学基金联合重点项目等30余项科研项目,获湖北省科技进步一等奖。她指导的本科生多次获得ACM-ICPC大学生程序设计大赛金奖并多次入围全球总决赛,获得中国软件杯等国内大赛一等奖等奖项,荣获校三育人奖和校“我最喜爱的班主任导师”等荣誉称号。她还长期担任NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP、AAAI等顶级会议的程序委员会委员及受邀担任PNAS、TPAMI、TIP、TNNLS、IJCV、TKDE等权威期刊的审稿人。
1、时间:6月29号(周六)晚上20:00
2、地点:腾讯会议(获取方式见本文末)
3、分享提纲:
深度学习模型的对抗样本研究
近年来,深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了广泛应用并展现出显著优势。然而,深度神经网络模型易受到对抗样本的攻击,即通过在输入样本上添加微小且人眼难以察觉的扰动,不改变输入样本的真实标签,却能误导模型输出错误预测。对抗样本的存在严重威胁了模型在现实应用中的安全性。因此,研究如何生成对抗样本,以及防御对抗样本攻击和提升模型的对抗鲁棒性,具有重要的理论意义和现实价值。本次报告将聚焦深度学习模型的对抗样本研究,介绍图像识别领域中代表性的对抗攻击与防御方法,深入探讨如何确保人工智能模型的安全性。
1. 华中科技大学霍普克罗夫特计算科学研究中心介绍
A.研究中心的背景与目的
B.研究团队与师资力量
C.研究成果与贡献
2. 深度学习模型的对抗样本研究介绍
A.对抗样本的基本概念
B.对抗样本的生成方法
C.对抗样本研究的未来趋势
3. 教职招聘介绍
A.教职招聘的基本流程
B.应聘者的准备与技巧
C.招聘单位的要求与考量
D.教职工作的特点与挑战
4、活动须知:本期会客厅主要以访谈形式展开,请在本文下方评论留言你想问的问题,我们会根据大家的提问预设问答环节讨论主题。会议当天参会者也可在聊天室内以文字的形式提交问题与嘉宾互动。
5、注:时间节点若有变化,我们会在本文下方置顶留言,请及时关注。
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