Domain-driven Machine Learning and Its Applications in Medical Decision Support Systems

时间：2021年11月19日10:00

地点：理工楼635

摘要：

报告从机器学习在医学应用领域中的实际问题出发，结合临床肿瘤疾病辅助诊断案例，探讨面向领域的机器学习面临的机遇与挑战。报告将从特征表示、分类策略、模型解释、领域知识融合等不同视角介绍、分析融合领域要素、需求与约束的机器学习理论方法与工程实践。

岳晓冬简介

岳晓冬，上海大学bat365在线官网登录入口/人工智能研究院副教授、博导，人工智能研究院副院长。博士毕业于同济大学，后进入计算机科学与技术博士后流动站工作。于2008年在香港浸会大学任研究助理；2017年在香港理工大学任客座研究员；2011-2012年在澳大利亚悉尼科技大学任博士后研究员。主要研究方向为软计算、机器学习与数据挖掘，在相关领域发表学术论文80余篇，其中40余篇CCF/JCR 1-2区论文；作为项目承担人主持国家级研究基金4项；作为骨干人员参与多项国家自科重点基金与科技部重点研发计划项目。为IEEE计算智能学会成员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、粒计算与知识发现专委会常务委员、上海市计算机学会人工智能专委会副主任。任Elsevier期刊IJAR（CCF B）、Array领域编辑（Area Editor）。长期任AAAI、PAKDD、ICONIP等领域会议程序委员会成员，曾任ICME2012，DSAA2014等会议出版主席，Belief 2020会议副主席。

主办单位：

江苏省网络空间安全工程实验室

江苏省计算机信息处理技术重点实验室

苏州大学bat365在线官网登录入口

苏州市人工智能学会

机器学习与类脑计算国际合作实验室