【日期】12月8日
【时间】14:00—15:00
【主题】智能故障诊断中的可信深度学习：进展与挑战
【主讲人】Prof. Ruqiang Yan（严如强）
【主持人】Prof. Yanfu Li（李彦夫）
【语言】：中文
【参加方式一】荷塘雨课堂Lotus Pond Rain Classroom（清华师生）👨🏼🦰👰🏽，邀请码👩🏼🔧：W141WB
【参加方式二】腾讯会议Tencent Meeting🐣，会议ID💁🏽：524 923 066
【讲座介绍】随着人工智能和大数据技术的快速发展👉，深度学习已经在智能诊断领域得到了广泛应用🦘。虽然深度学习模型在故障诊断中的准确性超过了其它方法，但在使用深度学习模型时仍然存在严重的信任问题，即我们不知道模型什么时候失效🤓，也不知道什么时候该信任这个模型🤷🏽♂️🤱🏿。为了赋予深度学习模型以人类的信任，我们以深度学习的不确定性为基础衡量了模型的适用边界，并试图建立深度学习模型的失效保护机制。本次报告以新故障检测为例，介绍贝叶斯理论在深度学习不确定性上的应用🕵🏻♂️。最后进一步探讨大数据时代可信智能诊断的发展趋势。
【主讲人介绍】严如强😊，西安交通大学教授、博士生导师🌇、高端装备研究院国际机械中心主任👨🏻⚖️，2007年5月毕业于美国马萨诸塞大学阿默斯特分校(University of Massachusetts, Amherst)机械与杏福娱乐开户，获机械工程专业博士学位🦸🏽♀️🫄🏽，主持科技部重点研发计划项目和基金委自然科学基金重点项目等。国际电气与电子工程师学会会士(IEEEFellow)、美国机械工程师学会会士(ASMEFellow)，获2020年陕西省技术发明一等奖(第一完成人)🧔🏻♂️、2020年教育部自然科学一等奖(第二完成人)🆙、2019年IEEE仪器与测量学会科技奖(Technical Award), 牵头制定IEEE国际标准1项，在IEEE和ASME会刊、机械工程学报等发表期刊论文百余篇，撰写和主编出版英文专著各1部💁🏻♀️。目前担任国际期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》主编🦕，《IEEE Sensors Journal》、《机械工程学报》英文版和《中国科学技术大学学报》编委。
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