重磅！杨强院士将出席 2025 全球机器学习技术大会并发表演讲！

自 1936 年阿兰·图灵提出「图灵机」以及机器具备「思维」的可能性以来，以机器学习为代表的人工智能技术经历了飞速发展，深刻改变了我们的世界。作为人工智能领域的风向标盛会，2025 全球机器学习技术大会（ML-Summit）将于 4 月 18-19 日在上海隆重举行。

本次大会由 CSDN 与 Boolan 联合主办，秉承“全球专家，卓越智慧”的宗旨，特邀近 50 位 AI 技术领袖和行业应用专家，探讨人工智能领域的前沿发展和行业最佳实践。  

官网：https://ml-summit.org/

杨强院士出席并发表主题演讲

本次大会的一大亮点是，加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、微众银行首席人工智能顾问杨强教授将亲临 ML Summit 2025 并发表主题演讲！

杨强院士在迁移学习、联邦学习及隐私计算等领域成就斐然，领导团队打造了全球首个工业级联邦学习框架 FATE，并推动了联邦学习 IEEE 国际标准的制定，为全球数据隐私保护与人工智能发展做出了卓越贡献。他还荣获 ACM SIGKDD 杰出服务奖、IJCAI Donald E.Walker 杰出服务奖等多项国际殊荣，并担任《ACM TIST》、《IEEE TRANS on BIG DATA》等顶级期刊主编。CAAI/AAAI/ACM/IEEE/AAAS 等多个国际学会的 Fellow。他的研究领域包括迁移学习和联邦学习研究及应用，著作包括《迁移学习》、《联邦学习》、《隐私计算》和《联邦学习实战》等。

联邦大小模型协作学习

杨强教授的演讲将聚焦联邦学习与迁移学习的最新进展，探讨如何通过“大小模型协作学习”的理念，使得云端的大模型和本地化的小模型可以通过联邦学习和迁移学习来一起增强。这样在模型提升能力的同时，可以保护各方的隐私和数据安全。

在本次演讲中，他将讨论如何在大模型的背景下使用“联邦大模型”的框架进行老师-学生协作学习的任务，讨论如何把联邦学习、迁移学习和大模型有机地结合，使得大模型的持续发展和应用更加顺畅和高效。

他指出，未来 AI 新范式将是大模型与小模型相互协作的状态，通过隐私计算技术实现知识迁移，推动人工智能向更高效、更安全的方向发展。  

全球机器学习技术大会：引领 AI 领域的风向标盛会

自 2017 年正式启动全球机器学习技术大会以来，已有数万名 AI 研究者、工程师及企业决策者齐聚一堂，共同见证 AI 技术的飞速演进。大会涵盖从基础理论到前沿应用的广泛议题，包括大模型技术、多模态 AI、生成式 AI、AI 工程实践等，持续推动 AI 技术的创新与落地。

2025 全球机器学习技术大会（ML-Summit 2025）将延续这一传统，汇聚全球顶级专家与产业领袖，围绕十二大核心主题展开 研讨，为开发者提供最具价值的技术分享与行业趋势洞察。

ML-Summit 2025 不仅是一场技术盛宴，更是企业展示创新成果、洽谈 合作的绝佳平台。我们诚挚邀请各大厂商、技术服务提供商、初创企业以及行业领军企业加入此次盛会，通过现场展示与互动，拓展业务机会、建立战略合作。

欢迎洽谈合作，抢占市场先机，携手推动 AI 技术与产业的 融合！

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官方网站：www.ml-summit.org

购票热线：400-821-5876

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媒体联系：media@boolan.com

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