活动主办方：南京大学

深度学习近年来被广泛应用于各种借助机器智能提高效率的行业，也包括自动驾驶、医疗诊断、飞行器防碰撞系统等安全攸关领域。安全攸关系统需要考虑在极端场景下的高可靠性。因此，确保深度学习系统的高可靠性已经成为当前人工智能在安全攸关领域应用的重要前提。传统安全攸关软件的测试方法难以直接应用于数据驱动构建的智能系统。本次研讨会重点讨论如何针对深度学习特征构建系统的软件测试和质量保障方法，以及探讨人工智能应用落地可能带来的潜在工程问题和解决方案。

09:00~09:20

开幕式

09:20~10:00

Testing Deep Neural Networks

Xiaowei Huang  英国利物浦大学

10:00~10:40

AI vs. Testing

Yang Liu  新加坡南洋理工大学

10:40~11:20

深度学习中的模型攻击与安全

刘凡平  百度AI

11:20~12:00

基于深度神经网络的代码分析

李戈  北京大学

12:00~14:00

A/B类参会人员午餐

14:00~14:40

从多层稀疏表示模型到深度学习

肖亮  南京理工大学

14:40~15:20

蚂蚁人工智能应用

顾进杰  蚂蚁金服

15:20~16:00

端到端机器学习架构实践

倪岭  天数智芯

16:00~16:40

待定

神秘嘉宾

16:40~18:00

论坛：AI应用落地的工程挑战

18:00~20:00

A类参会人员晚宴