可信机器学习中心首批博士研究员揭晓
Chaoyang He（左）和Ninareh Mehrabi被选为南加州大学+某中心可信机器学习中心的首批博士研究员。He的博士论文专注于联邦学习与大规模分布式机器学习；Mehrabi的论文专注于机器学习公平性研究。
研究背景
南加州大学+某中心可信机器学习中心成立于2021年1月，旨在支持机器学习隐私、安全性和可信度新方法的基础研究与开发。该中心近日宣布选拔两名博士研究生作为2021-2022年度机器学习研究员。
研究员简介
Chaoyang He
现为计算机科学系三年级博士研究生，由Mahdi Soltanolkotabi和Salman Avestimehr教授共同指导。其博士研究方向为联邦学习与大规模分布式机器学习。
Ninareh Mehrabi
现为信息科学学院三年级博士研究生，由Aram Galstyan教授指导。其博士研究专注于机器学习公平性领域。
专家观点
中心首任主任Salman Avestimehr表示：“机器学习研究员项目为认可最有才华的学生提供了独特机会，并为他们未来的成功铺平道路。首年度我们收到了工程学院范围内的优秀提名，很高兴能选拔两名博士生作为2021-2022年度机器学习研究员。”
某中心Alexa AI自然理解副总裁指出：“联邦学习与AI公平性、透明度是构建更可信AI的基础——它们使我们能够安全可靠地提供并改进客户日常依赖的体验。期待看到两位研究员如何推动技术行业在这些关键议题上的思考进步。”
南加州大学工程学院院长补充表示：“首批机器学习研究员的选拔是实施和推进中心原始愿景的重要一步，期待他们在这项重要合作计划中取得卓越成就。”
技术方向
该联合研究中心专注于机器学习隐私、安全性和可信度的新方法研究，重点关注联邦学习、分布式系统优化、AI公平性等核心技术领域。