报告主题：可解释人工智能研究

主讲专家：杜文才

主 持 人：周晓谊（副院长）

报告时间：2023年06月08日 上午09:00-12:00

报告地点：海南大学密码学院417

报告人简介：杜文才博士早年毕业于北京大学获学士学位、河海大学硕士学位、荷兰特温特大学硕士学位、阿德莱德大学注册攻读博士学位,其后在以色列理工做博士后研究。

现任澳门圣若瑟大学教授，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；曾任澳门城市大学讲座教授,博导，数据科学研究院创始院长;曾任海南大学二级教授，博导，信息科学与技术学院院长（2003-2015）。

学术界任职有:国际计算机和信息科学学会常务理事(ACIS,美国)、中國智慧城市專家委員會首席科學家(2023--)、中國大數據專家委員會委員(2015--)、灣區人工智能協會副理事長(2019--)。

学术界任职有:国际计算机和信息科学学会常务理事(ACIS,美国)、中國智慧城市專家委員會首席科學家(2023--)、中國大數據專家委員會委員(2015--)、灣區人工智能協會副理事長(2019--)。

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。

杜教授担任Journal of Information Technology and Integrity，副主编(2022--); UK Journal of Algorithms and Computational Technology副主编(2022---); Frontiers in Neuroscience（神经科学前沿）,客座主编。

杜教授分别九次担任IEEE/ACIS大会主席/共同主席/程序委员会主席。

报告摘要：以机器学习(ML)为代表的人工智能（AI）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(ML)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。