AI巧破网络诈骗？闭门研讨会报名丨青源Workshop第26期

刘小明博士是美国密歇根州立大学（MSU）计算机科学和工程系的MSU 基金讲座教授，和Anil and Nandita Jain讲座教授。他同时担任谷歌研究院（Google Research）的访问科学家。他于2004年从卡耐基梅隆大学（CMU）获得电子和计算机工程博士学位， 2004至2012年在通用电气（GE）全球研究中心担任研究科学家。他的研究领域涉及计算机视觉，机器学习，人工智能，模式识别，和生物识别，尤其是人脸和三维视觉相关的问题。从2012起，他在MSU建立了一个领先的计算机视觉研究方向。根据 csrankings.com对计算机学科近5年的统计，MSU的计算机视觉领域在全美高校排名前15名。他两次获得MSU Withrow杰出教授奖。他是计算机顶刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的编委会委员。他的200多篇论文已获得超过2万次的引用。他的H影响因子是72。他也是国际电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow），和国际模式识别协会会士（IAPR Fellow）。

威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学博士，师从Sharon（Yixuan）Li教授。研究方向旨在为可靠的开放世界机器学习系统铺平道路，其系统围绕三个方面：分布外（OOD）检测、开放世界表示学习、可解释性。

研究领域为模式识别、计算机视觉、机器学习、深度学习。北京市杰出青年科学基金获得者、国家科技部重点研发项目负责人、中国科学院国合重点项目负责人、自然科学基金委国合项目负责人。

拥有近十五年金融风;险管理和智能风控领域业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设等工作经验，专注于商业银行、消费金融和金融科技行业，在智能风控策略模型数据体系建设、风险业务策略与量化模型、信贷资产组合管理、金融资产定价与风险管理、巴塞尔新资本协议、金融机构全面风险管理咨询、金融机构数字化转型、业务安全技术模型与策略、智能风控平台业务技术架构等方面积累了丰富的工作经验。曾在FICO、Accenture、GE等行业知名专业机构的风险咨询和分析咨询部门担任要职。

康国梁，2022年2月加入北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院。国家级青年人才，教授。研究方向是深度学习、迁移学习及其在计算机视觉方面的应用。具体而言，主要关注在有限监督和非完美数据条件下的视觉理解，包括领域自适应图像分类、语义分割；小样本语义分割；连续学习；弱监督学习等。