为培养研究生科研兴趣，促进学生综合素质发展，提升科技底蕴，展现学部风采，信息学部“做网络时代骄子，当信息强国先锋”科技节系列活动正在如火如荼进行。

2019年10月21日下午，上海交通大学张拳石教授应邀来到北京工业大学信息学部，为学部师生做《Unified Understanding of Deep Neural Networks》的主题报告。信息学部师生踊跃参与，现场气氛热烈，座无虚席。

张拳石是上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心副教授，于2014年获东京大学博士学位，于2014-2018年在UCLA（加州大学洛杉矶分校）从事博士后研究工作。主要研究方向包括计算机视觉、机器学习、机器人和数据挖掘。其研究成果主要发表在计算机视觉、人工智能、数据挖掘和机器人等不同领域的顶级期刊和会议上（包括T-PAMI, CVPR, ICCV, AAAI, KDD, ICRA等）。

张教授在报告中深入浅出地讲解了关于神经网络可解释性研究的发展概况。从量化分析神经网络中层特征严格语义、学习可解释性特征和结构、神经网络表达能力和数学建模等方面阐述了神经网络可解释性研究中的核心挑战。同学们热情高涨，座无虚席，甚至走廊上也站满了闻讯而来的工大学子。此外，张拳石教授还介绍了神经网络可解释性的研究现状，对未来的前景做了展望，并指明了今后研究道路。

讲座最后，张教授与现场观众亲切交流，耐心而详细地解答了同学们的疑问。张教授的报告清晰又不失风趣，为同学们接下来更好地了解模型可解释性理论、认清专业前沿、培养自身能力、进行自身职业规划指明了方向。现场师生纷纷表示收获颇丰，讲座在热烈的掌声中圆满结束。

信息学部

2019年10月31日