講座時間：2023年5月18日（星期四）15:00-17:00
講座地點：人工智能與數據科學學院 102室
講座題目：聯邦學習最新進展
講座嘉賓：金耀初 教授
講座嘉賓：
金耀初是德國聯邦教育和研究部授予的亞歷山大-馮-洪堡人工智能教席教授，目前任職于德國比勒費爾德大學技術學院。他曾是芬蘭于韋斯屈萊大學的 "芬蘭杰出教授"、中國東北大學的 "長江特聘訪問教授 "和澳大利亞悉尼科技大學的 "杰出訪問學者"。他的主要研究興趣包括進化優化和學習，可信機器學習和優化，以及進化發育人工智能。他是歐洲科學院院士和IEEE會員。
金教授目前是IEEE計算智能學會的當選主席和《復雜與智能系統》的主編。他曾是IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems的主編，2013-2015年和2017-2019年的IEEE杰出演講人，IEEE計算智能學會的技術活動副主席（2015-2016）。他是2018年和2021年IEEE Transactions on Evolutionary Computation杰出論文獎，以及2015年、2017年和2020年IEEE Computational Intelligence Magazine杰出論文獎的獲得者。2019年至2022年，他連續被Web of Science評為 "高被引科學家"。
講座簡介：
聯邦學習是隱私保護的機器學習的一個有效的學習范式。本講座首先介紹兩種基于異步模型更新和三元壓縮的降低通信效率的聯邦學習算法。然后，介紹聯邦環境下的兩種多目標進化神經架構搜索方法。本講座主要專注于深度神經架構的有效表示，學習中的多目標問題的有效處理，以及如何降低神經架構搜索過程的計算復雜性。最后，本講座將概述一些未來的研究課題。
