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它们能解决哪些主流AI方法不能解决的问题？

如何实现 从学术研究到工程应用的过渡？

在哪些金融场景中的 落地效果显著？

如何为金融机构快速部署全流程解决方案？

如何打造一支优秀的隐私计算与联邦学习团队？

年轻学者和工程师，是否应投身至该方向的研究中？

为解开这些疑问，香港人工智能与机器人学会（HKSAIR）于 5 -6月正式启动《AI金融公开课 ———隐私计算和联邦学习在金融领域的应用与机遇》，由HKSAIR理事长、微众银行首席人工智能官杨强教授领衔，共六位顶尖专家做客线上讲堂，围绕隐私计算和联邦学习的研究热点与商业应用展开最前沿的分享和讨论。

雷锋网《AI金融评论》作为独家合作媒体，也将对此次系列公开课进行全程报道。

嘉宾简介

杨强

HKSAIR理事长

微众银行首席人工智能官

AAAI/ACM/CAAI/IEEE Fellow

杨强是《IEEE Transactions on Big Data》和《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》开创主编，曾获2019年度“吴文俊人工智能科学技术奖”杰出贡献奖， 2017年 ACM SIGKDD 杰出服务奖。

他毕业于北京大学，于 1989 年在马里兰大学获得计算机系博士学位，之后在加拿大滑铁卢大学和 Simon Fraser 大学任教，他的研究领域包括人工智能、数据挖掘、机器学习等。

他曾任华为诺亚方舟实验室主任，第四范式公司联合创始人，香港科技大学计算机与工程系系主任以及国际人工智能联合会（IJCAI）理事会主席。最近的著作有《迁移学习》和《联邦学习》。

薄列峰

京东数字科技AI实验室首席科学家

薄列峰的研究内容涉及机器学习，深度学习，计算机视觉，机器人，自然语言处理等多个领域，在国际顶级会议和期刊上合计发表论文50余篇。此外，他还担任了华盛顿大学计算机科学与工程学院合聘教授一职，以及NIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、SDM等顶级人工智能会议程序委员会委员。

郑松岩

中国银行（香港）资讯科技部总经理

香港中文大学工商管理硕士（EMBA），香港城市大学计算机科学硕士。现任中国银行(香港)有限公司资部科技部总经理。

从事信息科技和金融行业工作20余年，负责集团信息IT战略规划和营运，推动和调动IT资源，带领银行进行大规模信息科技重组。热心服务社区，致力改善香港的信息科技应用水平和推动中国传统文化的研究，将中国智慧与西方理论结合起来，用于职场和日常应用。

王健宗

平安科技副总工程师

联邦学习技术部总经理

博士，平安科技副总工程师、联邦学习技术部总经理、资深人工智能专家，中国人工智能开源软件发展联盟副理事长，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，CCF深圳分部副秘书长，深圳金融智能服务机器人关键技术工程研究中心副主任。

美国佛罗里达大学人工智能博士后，深圳市领军人才，高级工程师，2019全国新锐十佳程序员，撰写业内第一本AutoML著作《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》，在业内首倡“联邦智能”。

王健宗专注于联邦学习和人工智能在金融、保险、投资、医疗等领域的研发工作，发表联邦学习、深度学习、云计算、大数据等领域国际论文30余篇，以及专利100多项，同时也是多届国内外知名大数据人工智能和联邦学习会议出品人。

胡水海

星云Clustar 首席科学家

星云Clustar 新技术研发负责人，香港科技大学博士，数据中心网络、云计算、RDMA网络、分布式AI系统方向专家，在顶级网络学术会议及期刊（NSDI、CoNEXT、ToN等）上发表过多篇论文。

目前负责星云Clustar 产品新技术研究及创新等工作，带领团队进行星云深度安全AI处理器产品的研发；长期聚焦于人工智能在制造、金融、保险、银行等多个领域的技术研究，致力于将联邦学习技术推向AI商用落地。

张开翔

微众银行区块链首席架构师

FISCOBCOS开源区块链平台架构师

在大型互联网公司和银行业工作多年，在分布式系统，网络安全，海量服务等技术领域有丰富的经验。目前致力于区块链平台系统研发、推动基于区块链的业务落地，及通过开源社区建设，助力行业生态的建设。