Talk预告 | 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所讲师方震：广义分布外检测的学习理论
本期为TechBeat人工智能社区第476期线上Talk！
北京时间2月22日(周三)20:00，悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所讲师——方震的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “广义分布外检测的学习理论”，届时将介绍与分布外检测理论相关的新进展。
Talk·信息
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主题：广义分布外检测的学习理论
嘉宾：悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所讲师 方震
时间：北京时间 2月22日 (周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
点击下方链接，即可观看视频
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Talk·介绍
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分布外检测技术在可信人工智能及人工智能安全领域非常重要。分布外检测问题于2017年被提出，此后在机器学习模型的可信及安全领域显示出巨大潜力。在过去的几年中，许多研究者已经开发出许多有效且易于执行的分布外检测算法。然而，很少有工作研究分布外检测的基本学习原理，这阻碍了该领域的进一步发展。在本次Talk中，我们将介绍与分布外检测理论相关的新进展。
Talk大纲如下：
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Generalized Out-of-Distribution (OOD) Detection
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Challenges in Learning Theory
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Generalization Analysis of Generalized OOD Detection
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Discussion
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Summary and Further Study
Talk·预习资料
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Is Out-of-Distribution Detection Learnable?
https://openreview.net/pdf?id=sde_7ZzGXOE
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Generalized out-of-distribution detection: a survey.
https://arxiv.org/abs/2110.11334
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OpenOOD: Benchmarking Generalized Out-of-Distribution Detection.
https://openreview.net/forum?id=gT6j4_tskUt
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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方震
悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所讲师
方震目前是悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所博士后研究员。方震于2018年到2021年间跟随悉尼科技大学工学院路节教授及悉尼科技大学工学院张广泉教授攻读博士学位，并于2021年获得悉尼科技大学人工智能博士学位。方震于2014年到2017年跟随美国俄亥俄州立大学及厦门大学数学学院关波教授学习基础数学，并于2017年获得厦门大学基础数学硕士学位。目前方震到研究兴趣主要集中在迁移学习，开放集学习以及统计学习理论。方震的主要研究成果已经发表在人工智能及机器学习顶级会议及期刊上， 例如， NeurIPS， ICML，AAAI，IJCAI，TPAMI。最近方震关于分布外检测的论文获得了2022年NeurIPS杰出论文奖。
个人主页：
https://fang-zhen.github.io/index.html
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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