由中国计算机学会CCF主办，CCF成都、西南财经大学研究生院和555000a公海会员中心共同承办的CCF走进西南财经大学暨第三届“双优”系列论坛将于2024年10月18日在西南财经大学召开。本次论坛邀请到了人工智能领域的两位优秀专家来分享大模型技术以及融合粒计算的深度学习领域的最新研究成果，探讨博士生和硕士生的科研能力培养策略，促进计算机学科青年教师的快速成长和硕博士创新能力的有效提升。
执行主席：CCF成都秘书长、西南财经大学555000a公海会员中心副院长杨新教授
论坛时间：2024年10月18日15:00-17:00
论坛地点：西南财经大学柳林校区通博楼B514
报告一
报告时间：15:00-16:00
报告主题：大模型技术发展分析及其在金融科技安全风险监测领域的实践探索
报告嘉宾：吕智慧（复旦大学计算机科学技术学院教授、博导、金融科技研究院副院长）
个人简介：现任复旦大学-中电金信金融科技与安全校企联合研究中心联席主任，上海市浦江人才，中国计算机学会CCF杰出会员、CCF数字金融分会副主任，上海市计算机学会金融科技专委副主任。主要研究方向为：金融科技与安全、大数据架构、网络安全、金融AI安全、云计算等。主持国家重点研发、国家自科基金、上海科委和经信委项目、重大企业合作等多个项目，发表SCI/EI论文100多篇，其中一区、二区（A类和B类）高水平论文70多篇，申请30多项专利，18项获得授权。先后荣获2023 中国计算机学会科技进步二等奖，中国人民银行 2022年金融科技课题三等奖，2015上海市科技进步奖一等奖。
报告内容：报告首先介绍了国内外大模型技术发展现状，和金融科技大模型的发展态势，并进一步探讨了利用大模型等新一代人工智能技术构建智能金融科技风险监测系统的相关问题。在快速迭代的金融科技创新发展中，报告分析并验证了新出现的金融人工智能安全挑战，并倡导采取基于金融大模型的数据共享、风险知识表示和模型可解释性多元方法和实践路径，构建金融风险智能识别系统，以促进安全、高效的金融科技生态系统发展，为维护我国金融稳定发展贡献力量。
报告二
报告时间：16:00-17:00
报告主题：融合粒计算的深度学习（Granular Computing meets Deep Learning）
报告嘉宾：岳晓冬（教授、博导，上海大学未来技术学院（人工智能研究院）副院长、卓越工程师学院副院长）
个人简介：博士毕业于同济大学，曾于澳大利亚悉尼科技大学任博士后研究员，香港浸会大学、香港理工大学任访问研究员。从事人工智能理论与应用研究，研究方向为机器学习与不确定性决策。发表论文100余篇，其中50余篇中科院或中国计算机学会（CCF）1-2区期刊、会议论文。主持/完成4项国家自科基金项目，骨干参与/完成7项国家级科研项目，包括多项国家自然科学基金与科技部项目。现为IEEE计算智能学会成员，国际粗糙集学会成员、国际信任函数与应用学会成员，中国人工智能学会（CAAI）粒计算与知识发现专委会副主任、机器学习专委会委员，上海市计算机学会人工智能专委会副主任。担任IJAR等多个高水平学术期刊领域编辑及编委。长期担任AAAI等学术会议程序委员会成员，曾任ICME2012、DSAA2014等会议出版主席，Belief2020与IJCRS2022会议副主席。作为团队骨干荣获中国计算机学会科技进步一等奖、上海市优秀教学成果二等奖。
报告内容：深度神经网络擅长数据自适应表示学习，特别是在特征提取与非线性函数拟合方面具有优势。虽然深度神经网络在多个领域获得了成功应用，但是现有深度学习方法在数据依赖、模型解释、语义知识融合、不确定性处理方面仍然存在局限。粒计算方法在知识语义表示与不确定性分析方面具有优势，对于决策风险控制与模型解释性要求较高的应用场景，将粒计算方法与深度神经网络相结合，可以改善深度学习模型性能并显著提升应用成效。因此我们尝试将证据理论、模糊集等粒计算经典理论方法融入多种深度神经网络，并在医学辅助诊断与多媒体领域探索应用，报告内容主要包括：1）融合粒计算知识表示的深度学习及应用，2）融合粒计算不确定性度量的深度学习及应用，报告也将探讨粒计算与深度学习相结合的其它研究议题与并展望领域发展趋势。
