Few-shot Learning and Calibrating Deep Networks

报告题目：Few-shot Learning and Calibrating Deep Networks

报告人：Prof. Ismail Ben Ayed （加拿大魁北克大学）

时间：2023年5月29日（周一）上午10:00开始

地点：海纳院2幢203教室

报告人简介：Ismail Ben Ayed教授是魁北克大学高等工程学院（ETS）医学图像与人工智能的首席教授，蒙特利尔大学医学研究中心（CRCHUM）成员，是有卓越研究成果的年轻专家。主要研究工作集中在将现代优化计算方法成功应用于医学图像分析、计算视觉及机器学习等多个研究领域，并取得一系列重要研究成果，同时担任加拿大科学工程基金NSERC的评审人，以及多个国际顶级专业会议，譬如 CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、AAAI 以及 ICLR 等的程序委员会成员。被加拿大多个公共媒体邀请讲解最新人工智能技术，在小样本学习，弱监督学习以及对抗学习等多个机器学习研究领域中的算法创新方面处于国际领先地位，共发表各类国际专业顶级期刊，如PAMI和IJCV等，与顶级专业会议文章、书籍等共超过130篇，拥有近十项国际专利。

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