报告时间：2024年6月27日（星期四）15:00-16:30

报告地点：翡翠科教楼B1710

报告人：杜文才 教授

工作单位：University of Saint Joseph

举办单位：数学学院

报告简介：

以机器学习为代表的人工智能技术具有颠覆性，给人类生产、生活带来革命性影响。然而，高度复杂和不透明的机器学习模型影响用户信任，也难以保障技术的安全性、可靠性和广泛应用，尤其在信息安全、医疗、交通等场景。尽管近年来开发了许多方法来解释黑盒分类器的决策，但除了可视化目的之外，这些工具很少被使用。直到最近，研究人员才开始在实践中使用解释来改进模型，提高安全性、可靠性和透明性。本报告从数据为中心的可解释及以模型为中心可解释两个层面，分别重点阐释机器学习的可解释概念及方法。

报告人简介：

杜文才博士于北京大学获学士学位，河海大学获硕士学位，荷兰特温特大学获硕士学位，阿德莱德大学获博士学位，以色列理工做博士后研究。

现任澳门圣若瑟大学（University of Saint Joseph）教授，博导，数据工程与科学学院院长，脑部重大疾病人机交互数字诊疗装备系统联合实验室主任，浙江中医药大学第三人民医院兼职教授。

最近研究领域包括数据科学，机器学习，人工智能，个性化(精准)医疗，智能康养和数据分析。主持、主研完成“国家重点研发计划”、“国家科技支撑项目”、”国际合作”项目、自然科学基金等十一项，项目金额近八千万元。

近十年在国内外期刊和国际会议论文集上发表EI/SCI学术论文200余篇，出版著作20部；获得美国发明专利1项，国家发明专利15项；获省部级科技进步奖9项；教学优秀奖4项。