AI:2020年6月22日北京智源大会演讲分享之09:00-09:50 全体大会《AI精度与隐私的博弈》

简介: AI:2020年6月22日北京智源大会演讲分享之09:00-09:50 全体大会《AI精度与隐私的博弈》


导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授,博主受益匪浅,此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时,一张一张截图进行保存,希望与大家一起学习,共同进步,一起见证或筑起人工智能的下一个十年。非常欢迎国内外人工智能领域网友,前来留言探讨与分享,同时感谢点赞或评论!

 

 

目录

全体大会

AI精度与隐私的博弈

09:00-09:50 Next Generation AI: Distributed, Long-Tailed, Non-Stationary, Privacy-Preserving and EncryptedAlex Pentland  

09:50-10:40 Pattern Recognition: Statistics to Pattern Recognition

10:40-11:30 Probabilistic Machine Learning and AI

11:30-12:20 Zero-Order Optimization Methods with Applications to Reinforcement Learning


 

 

 

全体大会

AI精度与隐私的博弈

 

 

 

09:00-09:50 Next Generation AI: Distributed, Long-Tailed, Non-Stationary, Privacy-Preserving and EncryptedAlex Pentland  

  • 国国家科学院院士,MIT连接科学研究所与人类动力学实验室主任

 

 

 

 

 

09:50-10:40 Pattern Recognition: Statistics to Pattern Recognition

  • Anil Jain  美国工程院院士,中国科学院外籍院士

 

 

 

 

 

 

10:40-11:30 Probabilistic Machine Learning and AI

  • Zoubin Ghahramani  英国剑桥大学教授,Uber首席科学家

 

 

 

 

11:30-12:20 Zero-Order Optimization Methods with Applications to Reinforcement Learning

  • Jorge Nocedal  美国工程院院士,冯·诺依曼理论奖得主,美国西北大学教授

 

 

相关文章
|
7月前
|
人工智能 监控 算法
【AI 现况分析】AI 应用导致的隐私问题分析
【1月更文挑战第27天】【AI 现况分析】AI 应用导致的隐私问题分析
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
智能时代的隐私守护者:AI加密技术的崛起与挑战###
本文深入探讨了人工智能(AI)在数据加密领域的创新应用,分析了AI如何增强数据安全性,同时也指出了面临的挑战和未来发展趋势。通过具体案例分析,展现了AI加密技术在保护个人隐私与促进数据安全方面的潜力,为读者提供对未来智能时代隐私保护的深刻洞见。 ###
|
3月前
|
人工智能 自动驾驶 云计算
【通义】AI视界|谷歌大模型被盯上!欧盟最高隐私监管机构对PaLM2模型展开调查~
本文汇总了近24小时内科技领域的五大要闻:欧盟对谷歌PaLM2模型启动隐私合规调查;甲骨文推出Zettascale云计算集群,集成大量NVIDIA GPU强化计算力;红杉资本偏好AI应用投资而非模型构建;夸克新推智能助手CueMe,支持长达2万字内容生成;沃尔沃与NVIDIA合作,未来车型将采用后者先进芯片提升自动驾驶功能。以上内容由通义自动生成。
|
4月前
|
人工智能 搜索推荐 算法
智能时代下的伦理困境:AI技术与人类价值的博弈
随着人工智能技术的飞速发展,其在医疗、金融、教育等众多领域的应用日益广泛。然而,伴随技术进步而来的是一系列伦理问题,如隐私泄露、算法偏见和责任归属等。本文将探讨AI技术带来的伦理挑战,分析其背后的原因,并提出相应的解决策略,旨在促进AI技术的健康发展,同时保护人类社会的基本伦理价值。
81 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
AI Native应用中利用联邦学习保障隐私的模型微调实践
【8月更文第2天】随着人工智能技术的发展,越来越多的应用程序开始采用AI原生(AI Native)设计思路,即从一开始就将AI作为核心功能来构建软件和服务。然而,在AI Native应用中,数据隐私和安全性是不容忽视的重要问题。联邦学习(Federated Learning, FL)作为一种新兴的技术框架,为解决这一难题提供了有力的支持。它允许在多个客户端上训练机器学习模型,而无需直接传输原始数据到中心服务器,从而保护了用户的隐私。
157 1
|
4月前
|
存储 人工智能 安全
保障隐私的Elasticsearch AI搜索解决方案
【8月更文第28天】随着大数据和人工智能技术的发展,搜索引擎在日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而,用户隐私保护成为了一个不容忽视的问题。本文将探讨如何在确保用户数据隐私的同时,利用Elasticsearch实现智能搜索功能。我们将介绍一种综合方案,该方案结合了加密技术、差分隐私、匿名化处理以及安全多方计算等方法,以保障用户数据的安全性
221 0
|
7月前
|
人工智能 安全 数据挖掘
AI大数据分析对安全隐私的保护
AI大数据分析对安全隐私的保护非常重要。随着大数据技术和人工智能的发展,个人和企业的数据越来越容易被收集和分析。这种数据分析可以为企业提供有价值的洞察和决策支持,但同时也带来了安全隐私的风险。
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI失控风险、内容安全合规、数据伦理与隐私应得到更多关注
【1月更文挑战第10天】AI失控风险、内容安全合规、数据伦理与隐私应得到更多关注
353 1
AI失控风险、内容安全合规、数据伦理与隐私应得到更多关注
|
7月前
|
人工智能 安全 数据库
AI大数据分析对个人安全隐私的保护非常重要
随着AI和大数据分析的迅速发展,个人安全隐私的保护变得越来越重要。
|
7月前
|
存储 人工智能 安全
AI大数据分析对企业安全隐私的保护非常重要
AI大数据分析在提供企业发展和决策支持的同时,也涉及到大量的企业数据和用户隐私信息。因此,保护企业安全隐私是非常重要的。