2024年9月25日，山西大学大数据科学与产业研究院成功举办了第14期数据智能（DIG）大讲堂。本期活动邀请到了来自南京大学人工智能学院的李宇峰教授，为研究院师生带来了题为" Robust machine learning exploration for open environments"的报告。

在报告会上，李教授深入剖析了开放环境下模型算法的瓶颈问题，并借助“裁判审判助手”和“小艺规划助手”实际案例，生动阐释了数知融合学习理论在解决实际问题中的有效性。他特别强调了反绎学习在提升模型可信度和进行可信风险分析中的关键作用，并分享了半监督学习在提高模型性能方面的最新成果，特别是在应对类别比例失衡和新类样本未见的挑战时的有效性。这场报告不仅为与会者提供了宝贵的学术资源和实践指导，也为提升机器学习系统在开放环境中的鲁棒性提供了新视角。讲者简介：李宇峰，南京大学人工智能学院教授，博士生导师，从事机器学习、数据挖掘等方面的研究，在国内外重要期刊会议上发表学术论文80余篇。担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委执委、中国人工智能学会机器学习专委秘书长、江苏省人工智能学会机器学习专委主任；人工智能领域著名国际期刊《Artificial Intelligence》

《Machine Learning》等编委，《Frontiers of Computer Science》《计算机研究与发展》青年编委，ICML/NeurIPS/IJCAI等会议领域主席。入选人工智能旗舰国际会议IJCAI21青年成就亮点报告，国家万人计划青年拔尖人才，曾获江苏省科学技术一等奖、亚太数据挖掘青年科技奖、吴文俊人工智能优博指导教师、华为火花奖等科研奖励。