12月1日，计算机与控制工程学院举办“认知启发的可解释学习探索”线上主题讲座暨第九期“群荟”学术沙龙活动，北京交通大学计算机与信息技术学院教授景丽萍受邀为学院师生作主题报告。

在报告中，景丽萍介绍了机器学习在医疗、交通、金融等领域中辅助决策方面的突出贡献，指出大多数机器学习模型均为黑盒形式的痛点，介绍了其团队在研究可解释机器学习提供人可理解的学习模型来辅助智能决策方面取得的进展。景丽萍通过可解释学习的机理，指出所研制的面向不同应用场景的可解释学习理论框架与算法是基于心理学与认知科学的启发，并对所提出方法的原理步骤进行了详细地介绍总结。最后，景丽萍通过介绍视觉目标识别和智能推荐领域的相关应用实例对团队的研究成果进行了总结。

专家简介：

景丽萍，博士，北京交通大学计算机与信息技术学院教授、博士生导师，现任计算机与信息技术学院副院长，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、秘书，中国人工智能学会机器学习专委会常委，北京市海淀区第十七届人大代表。先后入选国家级青年人才计划、北京市课程思政教学名师、北京交通大学卓越百人，获评北京交通大学“巾帼十杰”“优秀教师”等。主持多项省部级、国家级项目，包括国家自然科学基金优青项目、科技部新一代人工智能重大专项、国防科技创新重点项目、教育部人工智能算法战略研究项目、北京市自然基金重点研究专题等。近年来，在国内外重要学术期刊和会议上发表多篇高质量论文，包括CCF-A类顶级国际学术会议NeurIPS、AAAI、ACL、ICCV、ICLR、WWW、CVPR，顶级学术期刊IEEE TPAMI、JMLR、IJCV等，相关研究成果已成功应用于智能交通、智能芯片、智能教育、智能国防等领域。

作者：王莹洁 责任编辑：马文明 审核：段昕