ADL动态-中国计算机学会

本期ADL将介绍人工智能中的数据、模型和系统的安全性、可解释性、隐私保护、泛化性等，帮助学员掌握深度学习理论、对抗攻防、后门攻击、隐私保护、联邦学习、安全评测等，并通过实际案例了解安全可信人工智能在金融...

强化学习旨在赋予智能体自主在环境中学习并提升自身性能的能力。在AlphaGo第一次战胜人类至今的5年里，强化学习在多个复杂游戏上达到甚至超越了人类专家的水平，并逐渐在实际业务中得到应用，强化学习受到了前所未有...

搜索、推荐和广告是互联网时代最主要的信息获取方式，也是迄今为止最大的人工智能商业化场景。鉴于推荐系统的学术和应用价值，本期ADL邀请了活跃在一线的重量级专家学者，以不同的视角，通过技术构建和案例实践，多...

软件自动化是指基于需求描述自动产生软件程序，它是计算机界的一个梦想。近年来，数字经济催生了各种低代码、无代码开发平台以支撑企业用户参与到软件开发中来。本期ADL将介绍软件自动化的基础、技术和实践，及其支...

BERT与GPT-3等大规模预训练模型给公众带来了极大的想象空间，引起人们讨论通用人工智能。大规模预训练模型真的有那么神奇吗？本期ADL介绍预训练模型的基础和实践、大规模预训练的最新进展，以及如何解决由于规模大而...

随着机器学习在金融、电商、健康等领域的广泛应用, 隐私泄露问题日益严重，用户担心身份/地址等信息被泄露，服务商担忧商业信息被窃取。本期ADL邀请学界与业界资深讲者, 介绍如何开发面向隐私保护的机器学习技术，并...

2021年，ADL计划举办10期线下活动，内容涉及AI与系统、强化学习、联邦学习、图神经网络、知识图谱、推荐系统、体系结构、软件自动化、大规模预训练模型、可信人工智能等等。除了举办常规活动之外，CCF将与阿里、华为...

CCF ADL工作组于1月7日在北京召开2020年度总结会议，文继荣、谢幸、杜子德、李红梅出席会议。ADL工作组长文继荣主持会议。会议总结了2020年的ADL工作，评选出2020年度优秀学术主任，并针对未来ADL活动的举办方式、20...