2021年1月29日， “重庆大学人工智能研究院高端学术论坛” （第7期）在线上成功举行。本次论坛重庆大学人工智能研究院主办，由重庆大学“无人系统智能控制与自主协同”111引智基地、无线电能传输技术国际联合研究中心协办。
本次论坛由重庆大学人工智能研究院院长宋永端教授主持，邀请到英国萨里大学杰出教授金耀初为大家带来学术报告，报告题目为“Communication-efficient and privacy-preserving federated learning”。参会人员包括各位专家学者以及各高校学生共80余人。
联邦学习是一种可以保护数据隐私的分布式机器学习框架，联邦学习中的一项挑战是在不严重降低性能的情况下降低通信成本。 金耀初教授在本次报告中介绍了两种用于通信有效的联邦学习的最新思想，一种基于异步模型更新结合时间加权平均的思想，另一种采用经过训练的三元量化。另外，金教授提出了一种分布式加性加密方法以进一步增强隐私性。最后，金教授指出了联邦学习中尚存的挑战和未来的工作。
金耀初教授的报告深入浅出，不仅穿插着学术哲理，带领大家接触和了解了新领域新工程，拓宽了科研思路和方法，引起了与会学者的浓厚兴趣。同时也融汇了杰出青年学者的家国情怀，参会者收获颇丰。
附: 金耀初教授简介
金耀初目前为英国萨里大学“计算智能”首席教授，IEEE Fellow。曾任中国教育部“长江学者奖励计划”讲座教授、芬兰国家创新局“Finland Distinguished Professor” 、IEEE计算智能学会副主席（2014-2015）。目前是IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems 主编、Complex & Intelligent Systems 共同主编、IEEE 杰出演讲人（2013-2015，2017-2019）。在进化算法、机器学习等领域方面发表论文300余篇，Google Scholar引用15000余次，先后在近30个国际会议上作特邀大会或主题报告。荣获2017年度“IEEE进化计算汇刊优秀论文奖” 、2014、2016年度“IEEE 计算智能杂志优秀论文奖” 、“2017年世界进化计算大会最佳学生论文奖”以及“2014年计算智能理论国际研讨会最佳学生论文奖”。他指导的博士学位论文获“2018年度IEEE计算智能学会优秀博士论文奖”。研究方向涉及人工智能的多个领域，包括进化计算、多目标优化与决策、大数据、稀疏数据驱动的进化优化、多目标机器学习、安全机器学习、分布式机器学习等及其在复杂工业过程、健康医疗及群机器人等方面的应用。
