研究领域
可解释性 迁移学习 AI+医疗 AI+金融 多模态理解
导师介绍
【资历/研究方向】
国内top2硕士毕业，美国top20博士，主要从事可解释性算法、迁移学习算法、多模态人工智能研究。曾在字节、微软等科技公司进行算法实习；
【科研论文/审稿人】
在CVPR、ACL、ICME、CogSci、TKDD、等会议期刊上发表近10篇文章；并担任Neural Networks、TMM、CVPR、ICCV等会议期刊的审稿人
指导经验
指导师弟师妹发表期刊会议论文多篇，有丰富的交叉学科经验
招生方向
(1)深度神经网络的可解释性
(2)各个场景下的迁移学习算法，包括图像、文本、时间序列
(3)AI在金融、医疗、认知科学等场景中的应用
(4)多模态理解