报告题目：可信多模态机器学习方法、理论及应用

时间： 2023年12月2日（周 六 ） 下午 3:30-4:30

地点：科技馆 第八会议室

报告人：张长青 教授

报告摘要：

多模态数据之间存在复杂关联，并且真实场景下来自不同信息源的数据质量随着时间、空间、样本的不同具有动态性，造成对任务支撑能力的显著变化。例如多模态数据往往会受到恶劣天气、传感器故障等因素的影响，夜间、雨雾天气下雷达信号往往比 RGB 摄像头信号更加可靠。基于此，本次报告将主要介绍面向低质量多模态数据的机器学习方法和应用，并对其背后的理论依据进行分析。

报告人简历：

张长青，天津大学智能与计算学部博士生导师，入选国家级青年人才计划，其主要研究方向为多模态机器学习和不确定性机器学习。在 Nature Communications、IEEE TPAMI、ICML、NeurIPS 等顶级期刊和会议上发表论文 60 余篇，多篇论文入选顶级会议 ICML/NeurIPS 口头报告和亮点论文，谷歌学术引用 8000 余次。研究成果获得中国图象图形学学会自然科学奖一等奖、ICME 最佳论文等奖励。入选全球 AI 华人青年学者榜单、连续入选斯坦福大学发布的全球顶尖科学家榜单。主持和参与多项国家自然基金项目和国家重点研发计划项目。