报告题目：消除人类学习过程中的随机一致性

报告时间: 2019年6月11日下午4:30

报告地点:科学会堂A710报告厅

报告摘要：

在人类自身的学习过程中，对学习结果进行科学客观的评价与反馈是其关键环节。然而，由于学习者的知识缺陷或数据中的噪音干扰使得学习结果可能存在随机一致性，这样的反馈将严重影响学习效能的提升。同样，在人类设计的机器学习中也普遍存在学习结果的随机一致性，也将会影响所设计的学习系统的泛化能力的提升。为此，如何消除人类学习过程中的随机一致性成为了人工智能的一个重要科学问题。本报告重点汇报近年来我们针对该问题进行的一些尝试性探索，以期引起人工智能领域研究的一些学术思考。

报告人简介：

钱宇华，教授、博士生导师，山西大学大数据科学与产业研究院负责人。从事人工智能、大数据、复杂网络、数据挖掘与机器学习等方面的研究。国家优秀青年基金获得者，青年三晋学者，山西省中青年拔尖创新人才，教育部新世纪人才，山西省青年学术带头人，山西省学术技术带头人。2018年全球高被引科学家，中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会副主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员，中国人工智能学会机器学习专委会委员。近年来，先后在《Artificial Intelligence》、《International Journal of Approximate Reasoning》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics》、《中国科学》等国际重要学术期刊发表SCI论文80余篇，获发明专利2项。2014-2018年，连续入选爱思唯尔中国高被引学者榜单。曾获得山西省科学技术奖（自然科学类）一等奖，教育部宝钢教育基金特等奖，CCF优秀博士论文奖，山西省“五四青年奖章”，全国百篇优秀博士论文提名奖。