報告時間：2020年10月13日（周二）上午9：00-10：00
　　報告形式：騰訊會議（會議號：926 601 322、密碼：123456）
　　報告題目：隨機一致性視角下的可學習理論
　　報告摘要：在人類自身的學習過程中，對學習結果進行科學客觀的評價與反饋是其關鍵環節。然而，由于學習者的知識缺陷或數據中的噪音干擾使得學習結果可能存在隨機一致性，這樣的反饋將嚴重影響學習效能的提升。同樣，基于機器學習進行決策時，由于受到數據噪音、標注偏好等因素影響，或由于缺乏足夠證據和先驗知識，決策結果與真實情況由于隨機產生的一致性時有發生。此隨機一致性將導致決策缺乏客觀性、可解釋性與可重復性，給經典可學習理論與方法帶來了挑戰。為此，如何緩解學習過程中的隨機一致性成為了人工智能的一個重要科學問題。本報告重點匯報近年來我們針對該問題進行的一些嘗試性探索，以期引起人工智能領域研究的一些學術思考。
　　報告人簡介：錢宇華，博士，教授、博士生導師，山西大學大數據科學與產業研究院院長，計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室副主任，2018年、2019年全球高被引科學家。從事人工智能、大數據、數據挖掘與機器學習等方面的研究。三晉學者，國家優秀青年基金獲得者，山西省中青年拔尖創新人才，教育部新世紀人才，山西省學術技術帶頭人。中國人工智能學會理事，中國人工智能學會粒計算與知識發現專業委員會副主任，中國人工智能學會知識工程與分布智能專委會常務委員。先后在《Artificial Intelligence》、《International Journal of Approximate Reasoning》、《ACM Transactions on Information Systems》、《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《中國科學》等國際頂尖期刊發表SCI論文100余篇。系列成果被國內外相關學者廣泛應用于遙感圖像分析、醫療診斷數據分析、生物數據挖掘、社會網絡分析、國防科技服務等領域。
　　歡迎廣大師生參加！

理學院
2020年10月12日