第31届“国际人工智能联合会（简称IJCAI 2022）”将在奥地利维也纳召开。IJCAI 2022秉承优良传统，依然聚焦于AI领域最新前沿，鼓励关于新的人工智能研究、新应用领域的人工智能技术以及人工智能领域跨学科边界的探索。而作为大会的精彩组成部分，首届可信联邦学习国际研讨会（FL-IJCAI'22）将在第 31 届国际人工智能联合会议和第 25 届欧洲人工智能会议（简称IJCAI-ECAI 2022）大会期间举办。这是“可信联邦学习”首次以主题研讨会的方式出现在国际人工智能顶级学术会议。
此次可信联邦学习国际研讨会（FL-IJCAI'22）将分为线下和线上两部分进行。其中线下研讨会已经于7月23日在奥地利维也纳 Messe Wien 展览和会议中心成功举行，线上研讨会将在本周三（北京时间8 月 3 日15:00 – 23:00举办）。
大咖云集
论道可信联邦学习
随着我国数字经济的快速发展，作为新型生产要素的数据日益成为发展中不可或缺的重要基础。在这背景下联邦学习作为一种安全的分布式机器学习技术，为AI应用打通数据不足与数据安全的“最后一公里”而备受关注，连续两年进入Gartner技术成熟度曲线，成为数据“可用不可见”、“可控可计量”隐私计算关键技术和人工智能领域最值得关注的前沿技术。而“可信联邦学习”，是在联邦学习分布式联合建模的基础上，加入安全可信的机制，同时，又能够保证整个模型高效可用，可管理，可审计，并且具有普惠性。“可信联邦学习”的提出，首次将安全、性能、效率等要素统一在共同的理论框架下，为隐私计算和AI协作提供了通用框架。于是，首届可信联邦学习国际研讨会（FL-IJCAI'22）也应时而开。
此次研讨会由FedML赞助，FATE开源社区、微众银行、香港科技大学、新加坡南洋理工大学、星云Clustar、第四范式等企业及高校和研究机构联合举办，汇聚了人工智能和大数据领域联邦学习研究与应用带头人。加拿大皇家科学院及工程院两院院士、FATE开源社区技术指导委员会主席、开放群岛（Open Islands）开源社区执行主席、香港科技大学讲席教授杨强，美国南加州大学及USC-Amazon 安全可信机器学习中心（可信 AI）创始主任Salman Avestimehr，欧洲人文和自然科学院（Academia Europaea）院士、比勒费尔德应用技术大学洪堡教授金耀初，英伟达医疗保健生态系统中国区经理冀永楠，IEEE 标准协会CXO及中国战略负责人王亮迪等众多专家将进行特邀演讲，从可信联邦学习的理论研究、行业应用、标准制定等多维度分享可信联邦学习发展前沿。此外，25篇优秀论文的口头报告将不仅围绕性能与效率提升、数据安全保护机制、多方合作中的激励机制等可信联邦学习技术发展的核心命题，并且从通信、医疗等多行业的应用实践全景化呈现可信联邦学习未来发展蓝图。
线上议程
可信联邦学习中坚力量强势集合
由于疫情等情况，此次可信联邦学习国际研讨会（FL-IJCAI'22）将分为线下和线上两部分进行。线上研讨会将在本周三（北京时间8 月 3 日15:00 – 23:00举办）。研讨会上，加拿大皇家科学院及工程院两院院士、FATE开源社区技术指导委员会主席、开放群岛（Open Islands）开源社区执行主席、香港科技大学讲席教授杨强将以《Trustworthy Federated Learning》为题作主题演讲。同时英伟达医疗保健生态系统中国区经理冀永楠、IEEE 标准协会CXO及中国战略负责人王亮迪、中国电信研究院 IEEE SPFML-WG 和 IEEE C/AISC/FTFML 标准主席巫祖萍、瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL） 终身助理教授 Martin Jaggi等四位来自国内外知名企业和科研机构的特邀嘉宾也将作相关主题分享。本次研讨会特设最佳论文、最佳学生论文等多个奖项。除精彩的主题分享外，线上研讨会还有2场论文报告环节，17篇优秀论文的作者将给观众分享其论文精彩研究结果。这众多来自学术和产业一线的知名研究者，将为观众们带来干货满满的AI盛筵。欢迎大家踊跃参加，以下为议程详情：
预约直播：关注视频号【隐私计算 FATE 开源社区】预约研讨会直播
参会及研讨会更多信息：https://federated-learning.org/fl-ijcai-2022/
