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学术报告:The Potential of Fuzzy in Explainable AI

发布时间:2019年12月06日 09:06      访问次数:

报告题目:The Potential of Fuzzy in Explainable AI

报告人:Professor Jon Garibaldi (英国诺丁汉大学,博士生导师)

报告时间:2019年12月6日(周五)下午15:30

报告地点:章辉楼理学院442学术报告厅

联系人:谢加良副教授

报告摘要:There is increasing demand around the world for AI systems, but importantly there is also increasing awareness of the need for these systems to be able to explain the decisions they make - not only for the decisions to be comprehensible by the expert engineer(s) who designed and created the system, but also to the person running the system in the real-world, and to the person about whom the decision is being made. This is being termed Explainable AI (or XAI). Whilst Deep Learning is now incredibly popular around the world, it's ability to create XAI systems may be somewhat limited. In this talk, I will present some thoughts on how fuzzy systems may contribute to the field of XAI. In particular, I focus on hierarchical fuzzy systems, focussing on recent research into how they may be used to create larger-scale fuzzy systems, whilst retaining interpretability.

专家简介:

Garibaldi教授1984年于英国布里斯托大学(Bristol University,UK)获物理学学士学位,1990年和1997年于普利茅斯大学(University of Plymouth,UK)分别获智能系统理学硕士和博士学位。1992年至1999年在普利茅斯大学任研究助理和研究员。1999年至2002年在De Montfort大学任讲师和高级讲师。2002年起任职于诺丁汉大学,现任诺丁汉大学计算智能学科教授,英国诺丁汉大学计算机科学系的负责人,领导智能建模与分析(IMA)研究小组,并且是高级数据分析中心(ADAC)的创始人。

他主要研究医学领域的建模不确定性和人工推理变异,在模糊集与系统以及实际应用领域作出了许多贡献。Garibaldi教授发表了300余篇关于模糊系统和智能数据分析的论文,目前是IEEE模糊系统汇刊(IEEE Transactions on Fuzzy Systems,IF: 8.415)的主编,并担任FUZZ-IEEE,WCCI,EURO and PPSN等多个国际学术委员会主席。

                                                 理学院

                                           2019年12月4日

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