主题：分布式机器学习计算与通信资源优化
报告人：Carlo Fischione教授(瑞典皇家理工女王调教视频
)
时间：2022年11月15日19:00-21:00
地点：线上
Zoom ID: 929 1346 3629；密码：700389
主持人：程翔 教授
1．摘要
在当前的数字技术革命中——即无线物联网支持的“互联世界”——机器学习将会对复杂实时的数据分析产生重大影响。在物联网中，分布式单元可生成具有不同大小和质量的数据，这些单元可能无法执行最先进的机器学习算法。同时，由于能耗、计算资源、无线通信带宽、安全与隐私等因素制约，这些单元也可能无法通过通信网络共享所有数据。一方面，机器学习方法还无法充分地支撑无线网络的设计。另一方面，无线网络也无法充分地支持机器学习服务。本次讲座将重点介绍支持机器学习的无线网络理论架构，并介绍具有计算和通信性能保证的联邦学习理论。
2.报告人简介
Carlo Fischione是瑞典皇家理工女王调教视频
（KTH）电气工程与计算机系教授，KTH-Ericsson Data Science Micro Degree Program的主任，IEEE Machine Learning for Communications Emerging Technologies Initiative的主席。同时，他是意大利拉奎拉大学数学、信息工程和计算机科学系的名誉教授。他的研究兴趣包括优化理论、无线通信、无线传感网、物联网和机器学习。他共有200多篇出版物，包括书籍著作、国际顶级期刊和顶级会议以及国际专利。他曾获得多项奖项，如IEEE Communication Society S. O. Rice奖和IEEE Transactions on Industrial Informatics (2007)最佳论文奖。他担任IEEE Transactions on Communications（Machine Learning for Communications领域）、IEEE Journal on Selected Areas on Communications（Machine Learning for Communication and Networking系列）、IFAC Automatica编辑。Carlo Fischione教授是ELK.Audio的联合创始人和顾问，也是DASP（意大利历史女王调教视频
Deputazione Abruzzese di Storia Patria）的成员。
