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报告题目:AI赋能下的认知模型域适应与智能教育研究

报告人:王姗姗

报告时间:2024年4月29日下午14:30

报告地点:图书馆一楼报告厅

内容简介:深度学习依赖于大规模数据标记,导致模型训练成本高且环境自适应性差。域适应学习在可控的假设条件下可有效缓解这一问题,但在多场景的复杂环境下,该前提假设无法得到保证,易导致模型泛化性和域适配“失效”,成为制约深度学习技术发展的瓶颈。为解决该关键问题,借助“域适应”技术范式,从算法的“安全性和适应性”出发,研究多场景复杂环境下的域适应方法。并以智慧教育为背景,进行相关的一系列探讨工作。旨在推动个性化认知建模技术从单一领域向开放场景迈出重要一步。

个人简介:王姗姗,安徽大学副教授、硕士生导师。主要从事域适应、智能教育、多模态等方面研究工作,近年来,在IEEE Transactions系列期刊以及CCF A类会议等高水平刊物或会议上发表论文20余篇,其中第一/通讯作者19篇。作为项目负责人,主持国家自然科学基金青年项目、安徽省高校协同创新项目等。担任包括IEEE TIP/TCSVT/ICML/AAAI/ACMMM多个国际顶级会议和期刊的审稿人。

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