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    電子信息學院在線暑期國際學堂“對抗機器學習”順利結課
    2020-08-13 19:50   審核人:

    受電子信息學院馮曉毅教授的邀請,意大利卡利亞里大學PRA實驗室主任Fabio Roli教授于2020年7月20日至8月7日,在我校暑期國際學堂活動中,在線講授了Adversarial Machine Learning /對抗機器學習課程沙巴体育中国版。我校共有30余名學生報名參加了該課程的學習(其中包括本科生沙巴体育中国版、碩士生以及博士生)沙巴体育中国版。在線授課期間,助教夏召強副教授協助Roli教授開展相關教學活動。

     

       Adversarial Machine Learning /對抗機器學習暑期課程共32學時沙巴体育中国版,Roli教授的授課在Zoom會議軟件上進行,授課進行了3周,每周工作日有4天的下午3:00到5:30(北京時間,羅馬時間早9:00-11:30)在線授課。他的講課將機器學習基礎知識和對抗學習前沿研究相結合,共分為4大部分內容:1)介紹課程主要內容,同時講解機器學習的基本概念和任務流程;2)從貝葉斯決策理論和高斯模式分類器入手沙巴体育中国版,講解統計學習方法的理論基礎沙巴体育中国版;3)通過講解分析機器學習分類器設計中不同的損失函數沙巴体育中国版,從優化理論的角度將簡單線性分類器過渡到深度神經網絡沙巴体育中国版,并講解了卷積神經網絡(CNN)的結構含義;4)從一些現實中的機器學習分類錯誤的例子引入沙巴体育中国版,講解對抗學習的基本概念、理論基礎、應用領域和研究趨勢。整個講課過程中,Roli教授與學生全英文互動進行問答,在每一個知識模塊講解完成后都會詢問學生們是否理解明白沙巴体育中国版,沒有全部理解的部分Roli教授會耐心地詳細講解。在一些數學推導內容較多的部分沙巴体育中国版,Roli教授會親自板書推導相關內容以便同學們理解;在一些介紹一些機器學習框架時,Roli教授還會介紹相關編程框架及附上網站鏈接,方便同學們課下自行實踐學習。

       授課結束后,Roli教授以英文作業的形式對學生的學習成果進行考核,內容涵蓋理論基礎計算與機器學習編程實踐。Roli教授從事模式識別系統設計研究已有30年之久,研究領域主要聚焦于機器學習安全性提升、對抗學習攻擊建模及其工程應用方面。Roli教授共發表了80多篇期刊文章和200多篇關于模式識別和機器學習的會議文章沙巴体育中国版,論文共被引9800多次,目前的h-index高達53。他曾擔任意大利模式識別研究小組的主席沙巴体育中国版,IAPR模式識別統計技術技術委員會主席,北約信息和通信安全咨詢小組成員。Roli教授是將模式識別和機器學習用于計算機安全的先驅之一。他經常應邀就安全應用的對抗機器學習和數據驅動技術發表主題演講和教程(最近在IEEE SPS Winter School 2017、ICPRAM 2016、Cybconf 2015)。

       Roli教授的授課不僅鞏固了學生的機器學習與統計學習理論基礎,而且為學生介紹了對抗學習的前沿進展,開闊了學生的視野,并使學生掌握了多種機器學習常用的分類模型構建手段,較好地促進了學生的綜合科研素養提升沙巴体育中国版。


    (電子信息學院 文/夏召強 /黨晨 審核/李春林)

     

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