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杨强
楊強1.jpg
出生(1963-12-12)1963年12月12日[1]
 中国北京
国籍 加拿大
母校马里兰大学
网站www.cs.ust.hk/~qyang/
科学生涯
机构香港科技大学
论文Improving the Efficiency of Planning(1989)
博士导师Dana S. Nau

杨强(1963年12月12日),男,北京人,中国人工智能科学家,香港科技大学計算機科學與工程學系主任(讲席教授[2],大學新明工程学教授[3],大数据研究所主任)[4]。兼任深圳大学计算机与软件学院特约教授、博士生导师[5]。主要从事人工智能机器学习数据挖掘的研究和开发。曾在加拿大滑铁卢大学西門菲莎大学任教,2012年在香港创立华为诺亚方舟实验室。

三十年来, 杨强博士在人工智能、数据挖掘和隐私计算等领域取得了杰出成就[6]。他是国际人工智能界“迁移学习”(transfer learning)领域的发起人和带头人,同时为国际“联邦学习”(Federated Learning)的发起人之一及带头人。他的工作将隐私计算技术用于解决数据孤岛的问题,致力于人工智能算法在金融场景中实现商业化落地。他于2013年7月当选为国际人工智能协会(AAAI)院士,是第一位获此殊荣的华人,之后又于2016年5月当选为AAAI执行委员会委员,是首位AAAI华人执委,2017年8月当选为国际人工智能联合会(IJCAI)理事会主席,是第一位担任IJCAI理事会主席的华人科学家。

生平[编辑]

杨强曾就读清华大学附属中学。1982年毕业于北京大学天体物理专业,获得学士学位, 并经CUSPEA Program赴美留学。

1985年于马里兰大学天体物理专业获得硕士学位。1987年于马里兰大学计算机系获得硕士学位。1989年马里兰大学计算机系获得博士学位[7]

1989年至1995年在加拿大滑铁卢大学计算机系任教,任助理教授及副教授。1995年至2001年在加拿大西門菲莎大学计算机系任教,任副教授及正教授。

1999年至2000年在微软亚洲研究院担任研究工作。

自2001年,在香港科技大学计算机与工程系任副教授及教授。

2009年, 创建ACM刊物 Transactions on Intelligent Systems and Technology(TIST),任首届主编。

2012年,在香港成立华为诺亚方舟实验室并担任首席主任。[8]

2014年,和弟子戴文渊联合创建第四范式公司,推广人工智能大规模应用。

2014年,任香港科技大学新明工程学讲座教授。[9]2015年,任香港科技大学计算机与工程学系主任。 [10]

2015年, 创建IEEE刊物 Transactions on Big Data(IEEE TBD)任首届主编。[11]2015年,创建“微信-香港科技大学人工智能联合实验室” (WeChat-HKUST Joint AI Technology Lab, WHAT LAB)。

2016年,在香港科技大学创建大数据研究所。[4]

2018年,出任微众银行首席人工智能官(CAIO)。[12]同年创立香港人工智能与机器人学会,任理事长。

2019年, 与中国香港特别行政区创新及科技局合作,筹划建设香港智慧城市以及香港国际数据港项目。[13]

奖项和荣誉[编辑]

学术贡献[编辑]

杨强博士的主要研究领域为迁移学习、联邦学习、机器学习、数据挖掘和自动规划。基于小数据困境难题,杨强教授领导团队提出了“迁移学习”的理论体系。此外,为了解决数据割裂、数据孤岛问题,杨强和团队进一步提出“联邦学习”理论[21],能够保证各企业在自有数据不出本地,模型效果不变,在不违规的情况下进行联合建模,提升机器学习算法建模效率。在杨强的带领下,微众银行AI团队开源了全球首个工业级的“联邦学习”技术框架[22]。他将欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的核心理念引入中国,提出了数据安全治理的中国方案, 积极推动中国监管当局起草并颁布《中华人民共和国数据安全法》[23]和《中华人民共和国个人信息保护法》[24]。此举开启了中国政府对所有在华运营大中型企业实施全方位数据监管的新时代[25]

杨强已发表逾400篇关于人工智能和数据挖掘方面的论文,也因此荣获ACM/IEEE/AAAI/AAAS /IAPR/CAAI 等国际学术组织的会士称号。杨强在人工智能和数据挖掘的会议,如IJCAI 2009,ACL 2009,SDM 2012,WSDM 2013,KDD 2015,CIKM 2017,AAAI 2019等被邀请做特邀报告。

社会兼职[编辑]

  • 2010年, 任ACM数据挖掘大会程序主席(ACM KDD 2010 PC Chair)
  • 2012年, 任ACM数据挖掘大会主席(ACM KDD 2012, General Chair)
  • 2011年至2017年,任国际人工智能协会(IJCAI)常务理事(Trustee),2015年任国际人工智能大会程序主席(Program Chair,IJCAI 2015)[26]
  • 2013年,任ACM智能推荐大会[27]大会联合主席
  • 2014年,任中国人工智能学会(CAAI)常务副理事长
  • 2015年,任国际人工智能大会程序主席(Program Chair, IJCAI 2015)
  • 2016年,任国际人工智能促进会(AAAI)常务执行委员会委员(AAAI Executive Council)
  • 2017年,任IJCAI国际人工智能大会评奖委员会主席(Award Committee Chair of IJCAI 2017)
  • 2017年,任IJCAI国际人工智能大会理事会(IJCAI Trustee)主席
  • 2018年,香港人工智能与机器人学会创会理事长、香港特首林郑月娥与多位院士出席开幕式[28]
  • 2021年,任AAAI美国人工智能大会主席(General Chair, AAAI 2021)

家庭[编辑]

父亲杨海寿为中国天文学家北京大学教授。

著作[编辑]

  • 《学术研究你的成功之道》[29]
  • "Crafting Your Research Future: A Guide to Successful Master's and PH.D. Degrees in Science & Engineering"[30]
  • "Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach"[31]
  • "Constraint-Based Design Recovery for Software Reengineering: Theory and Experiments (International Series in Software Engineering)"[32]
  • "Transfer Learning"[33]
  • "Federated Learning"[34]

参考来源[编辑]

  1. ^ Qiang Yang: Profile. Bloomberg. 
  2. ^ {{Cite web|title=Two HKUST Academics Honored by World’s Top Professional Society|url=http://www.ust.hk/gb/news/press_20081128-654.html&lang=zh
  3. ^ HKUST Holds Second Inauguration Ceremony of Named Professorships for Outstanding Faculty Members. 香港科技大学. 
  4. ^ 4.0 4.1 http://bdi.ust.hk&lang=zh HKUST BIg Data Institute
  5. ^ 深圳大学计算机与软件学院. 
  6. ^ 2017 SIGKDD Service Award: Dr. Qiang Yang. 
  7. ^ Alumnus Qiang Yang named IEEE Fellow. 
  8. ^ Huawei Noah's Ark Lab - Building An Intelligent World. 华为诺亚方舟实验室. 
  9. ^ 新明工程學教授席. [2017-05-19]. (原始内容存档于2016-06-05). 
  10. ^ Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology. [2017-05-19]. (原始内容存档于2017-05-19).  CSE HKUST
  11. ^ IEEE TBD. 
  12. ^ 微众银行AI团队亮相CCF年度盛会 探讨下一个十年. 新浪财经. 2019-05-31 [2019-06-05]. 
  13. ^ 创新及科技局 (PDF). 
  14. ^ Recipients. ACM. 
  15. ^ 杨强博士荣获华人界首个国际先进人工智能协会(AAAI)Fellow称号. 人民网. 
  16. ^ Dr. Qiang YANG Honoured the 1st AAAI Fellowship among Chinese Scientists Worldwide. (原始内容存档于2016-02-25). 
  17. ^ IEEE Fellow 2009. 
  18. ^ IAPR Fellows. IAPR. 
  19. ^ AAAS Fellow 2012. 美国人文与科学院. 
  20. ^ RSC Fellow 2021. 加拿大皇家科学院. 
  21. ^ The Federated Learning Portal. 
  22. ^ FATE Federated AI Technology Enabler. 
  23. ^ 中华人民共和国数据安全法. 全国人民代表大会. 
  24. ^ 中华人民共和国个人信息保护法. 全国人民代表大会. 
  25. ^ 关键信息基础设施安全保护条例. 中华人民共和国国务院. 
  26. ^ IJCAI 2015. 
  27. ^ https://recsys.acm.org/recsys13/&lang=zh ACM RecSys
  28. ^ 行政長官出席香港人工智能與機器人學會成立儀式暨香山科學會議閉幕式致辭全文(只有中文)(附圖). 香港特別行政區政府新聞公報. [2019-06-05]. 
  29. ^ 凌晓峰、杨强. 学术研究你的成功之道. 北京: 清华大学出版社. 2012. ISBN 9787302304319. 
  30. ^ Charles Ling, Qiang Yang. Crafting Your Research Future: A Guide to Successful Master's and PH.D. Degrees in Science & Engineering. Morgan & Claypool. 2012. ISBN 9781608458103. 
  31. ^ Qiang, Yang. Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach. Springer. ISBN 9783540619017. 
  32. ^ Woods, Steven G.; Alexander E. Quilici、Qiang Yang. Constraint-Based Design Recovery for Software Reengineering: Theory and Experiments (International Series in Software Engineering). Springer. 1997. ISBN 9780792380672. 
  33. ^ Qiang Yang, Yu Zhang, Wenyuan Dai, Sinno Jialin Pan. Transfer Learning. Cambridge University Press. 2020. ISBN 9781107016903. 
  34. ^ Qiang Yang, Yang Liu, Yong Cheng, Yan Kang, Tianjian Chen, Han Yu. Federated Learning. Morgan & Claypool Publishers. 2019. ISBN 9781681736976. 

外部链接[编辑]


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