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【学在北理】统计与大数据系列讲座:数据科学与可解释人工智能
作者: 发布时间:2019-10-25

主题:数据科学与可解释人工智能

时间:2019年10月26日下午2:30

地点:明德楼报告厅一

主讲人:张爱军  博士

参与人:应用统计学、数据科学余大数据技术专业教师和学生,以及所有感兴趣的师生员工。

 

摘要

结合在香港大学的教学和研究经验,分享对数据科学、统计机器学习和可解释人工智能的一些观察与感悟。报告中,将重点介绍数据科学工作流、数据可视化、常用统计模型、特征工程、经验风险最小化、自动化机器学习、人工神经网络、可解释机器学习等概念和方法,提醒大家要警惕使用黑盒模型、建议使用可解释人工智能,尤其是在金融科技领域的诸多应用。  

 

主讲人介绍

张爱军博士,香港大学统计及精算学系助理教授,广东省高校统计学专业教学指导委员会委员和中国数学会均匀设计分会常务委员。主要从事大数据分析、大规模机器学习、可解释人工智能等领域的基础研究及其在银行金融领域的实践应用。他曾担任香港大学数据科学硕士学位课程副主任和香港大学应用人工智能文理学士学位课程创始主任。加入香港大学前,张爱军博士于20142016年在香港浸会大学深圳研究院担任教育大数据中心主任,在任期间领导研究团队成功开发新一代微慕课软件和基于微课慕课的大规模教育数据挖掘平台;于20082013年任职美国银行全球风险管理部,主要从事大规模信贷资产风险管理,参与发明美国专利风险与奖励评估机制和多项量化风险模型研究。张爱军博士于1998年考入清华大学,转学香港浸会大学于2002年和2004年分别获数学理学士学位和统计学哲学硕士学位,再赴美国密歇根大学于2009年获统计学哲学博士学位。