可信联邦学习与行业大模型应用初探

发布时间:Jun 5, 2024 放大 缩小

邀请课题组:巢建树课题组

讲座时间:2024年6月6日(星期四)下午15:30-17:30

讲座地点:1号科研楼906

参加人员:科研人员、研究生

主讲人:范晓亮

主持人:巢建树

 

报告简介:大模型训练的模型安全和数据隐私等问题受到广泛关注。同时,通用大模型的落地面临“行业数据不出域”的严峻挑战,亟需平衡大模型精度、安全与效率。联邦学习、可信人工智能等技术可为大模型落地行业提供重要技术支撑。本次报告将介绍可信联邦学习算法及其在智慧交通、高等教育等领域的落地实践,并探讨行业大模型落地过程的发展思考。

 

报告人简介:范晓亮,法国巴黎第六大学计算机科学博士,厦门大学信息学院高级工程师,数字福建城市交通大数据研究所常务副所长。研究方向:可信联邦学习、行业大模型应用。主持3项国家自然科学基金,以及百度、腾讯、厦门地铁等产学研项目,牵头国内首个高等教育隐私计算标准。发表TKDE、TSC等期刊会议发表论文80余篇。获CCF服务计算青年才俊奖(2022)、福建省科技进步一等奖(2018)。IEEE高级会员、IEEE教育数据挖掘工作组副主席,CCF厦门会员活动中心执委,CCF高级会员,CCF服务计算专委会执行委员等。