报告时间：2020年10月13日（周二）上午9：00-10：00
　　报告形式：腾讯会议（会议号：926 601 322、密码：123456）
　　报告题目：随机一致性视角下的可学习理论
　　报告摘要：在人类自身的学习过程中，对学习结果进行科学客观的评价与反馈是其关键环节。然而，由于学习者的知识缺陷或数据中的噪音干扰使得学习结果可能存在随机一致性，这样的反馈将严重影响学习效能的提升。同样，基于机器学习进行决策时，由于受到数据噪音、标注偏好等因素影响，或由于缺乏足够证据和先验知识，决策结果与真实情况由于随机产生的一致性时有发生。此随机一致性将导致决策缺乏客观性、可解释性与可重复性，给经典可学习理论与方法带来了挑战。为此，如何缓解学习过程中的随机一致性成为了人工智能的一个重要科学问题。本报告重点汇报近年来我们针对该问题进行的一些尝试性探索，以期引起人工智能领域研究的一些学术思考。
　　报告人简介：钱宇华，博士，教授、博士生导师，山西大学大数据科学与产业研究院院长，计算智能与中文信息处理教育部重点实验室副主任，2018年、2019年全球高被引科学家。从事人工智能、大数据、数据挖掘与机器学习等方面的研究。三晋学者，国家优秀青年基金获得者，山西省中青年拔尖创新人才，教育部新世纪人才，山西省学术技术带头人。中国人工智能学会理事，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会副主任，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会常务委员。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》、《中国科学》等国际顶尖期刊发表SCI论文100余篇。系列成果被国内外相关学者广泛应用于遥感图像分析、医疗诊断数据分析、生物数据挖掘、社会网络分析、国防科技服务等领域。
　　欢迎广大师生参加！

理学院
2020年10月12日