报告人：李爻
报告地点：线上腾讯会议（会议ID：467-224-367）
报告时间：2026年11月04日（星期三）09:00-10:00
邀请人：刘俊
报告摘要：
深度学习作为数据驱动的建模工具，在图像处理领域取得了显著成就，但其在鲁棒性、可解释性与数学理论保障方面的不足日益凸显。本报告以图像处理中的关键问题与工程实际问题为驱动，针对深度学习模型普遍存在的对抗脆弱性问题，按照“能否被攻击—为什么能被攻击—如何增强鲁棒性”的逻辑链条开展研究，围绕深度学习算法的构建及其数学理论分析展开系统探讨。主要工作涵盖人工智能安全性与工程问题驱动的深度学习算法两个方面，涉及深度学习对抗攻击及理工交叉应用。
主讲人简介：
李爻，1990年出生，本科毕业于哈尔滨工业大学，硕士毕业于纽约州立大学布法罗分校，2020年博士毕业于美国伊利诺伊大学香槟分校，2021-2026年哈尔滨工业大学博士后在站（合作导师吴勃英教授），2024年任哈尔滨工业大学数学学院副教授，博士生导师，主要研究方向为人工智能对抗攻击及图像处理，主持国家自然科学基金青年基金、国家部委技术领域基金等项目，参与国家部委重点基础研究课题 、国家重点研发计划、黑龙江省自然科学基金重点项目、省春雁科技人才支持计划成员。在SIIMS、NeurIPs、IEEE TGRS、IPI等期刊发表论文20余篇。
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