今日AI Security SIG分享会—— 你想知道的AI模型“黑盒”问题解答，就在今晚！
今日AI Security SIG分享会—— 你想知道的AI模型“黑盒”问题解答，就在今晚！
AI Security SIG
小伙伴们期待已久的线上分享会又要来啦！这次会议，我们很荣幸地邀请到了AI Security SIG的两位热情的小伙伴进行分享，他们分别是来自国防科技大学计算机学院的郭烨婷同学和MindSpore可解释AI专家****Shendi。
之前的两期会议，我们主要介绍了联邦学习技术，有些小伙伴听完之后意犹未尽，想知道这项技术还能应用在什么场景。
今天，郭烨婷同学将给我们分享他们团队的一篇论文，介绍计算资源受限以及隐私保护要求下的边缘联邦学习。
此外，Shendi给咱们带来的可解释AI技术，是为了解决AI模型的“黑盒”问题：随着AI技术的迅速发展，AI模型也变得愈加复杂；尽管复杂的AI模型可以提供更加准确的预测结果，但工程师不清楚它们是按照什么逻辑得到结果的，这个问题对于金融、医疗这些监管、决策严格的场景来说是致命的。
会议链接&会议ID（腾讯会议）：
https://meeting.tencent.com/dm/syokzDrfCbPZ
815-430-941
议题一
可解释AI——打开“黑匣子”的钥匙
01 议题内容
介绍可解释AI的起源背景以及MindSpore提供的相关算法和工具。
02 时间
3月15日 19:00—19:30
03 分享人介绍
Shendi，MindSpore团队可解释AI技术专家。
先后毕业于：Newcastle University、The University of Edinburgh（博士学位）；
在SIGKDD、ICDE、IEEE Transactions on Communications、EIT Communications等期刊发表多篇论文。
议题二
论文分享：《FEEL: A Federated Edge Learning System for Efficient and Privacy-Preserving Mobile Healthcare》
01 议题内容
一种创新的边缘联邦学习系统，有效地解决边缘设备算力匮乏、隐私保护严格场景下的AI模型训练问题。
02 时间
3月15日 19:50 – 20:20
03 分享人介绍
郭烨婷，国防科技大学计算机学院，博士三年级学生，研究方向是联邦学习、边缘计算。
议题三
MindSpore联邦学习框架代码讲解
01 议题内容
结合MindSpore联邦学习框架的源代码讲解算法流程，方便开发者进行自研算法的开发和验证。
02 时间
3月15日 20:40 – 21:10
03 分享人介绍
Mr. Jin
往期视频
精彩回顾
https://www.bilibili.com/video/BV14g411V7nZ?spm\_id\_from=333.999.0.0
MindSpore官方资料
官方QQ群 : 486831414
论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-1076-1.html
Gitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore