2020年12月21日，实验室特邀北京大学王奕森助理教授在信息北楼A404做题为 “Towards Trustworthy Machine Learning” 的精彩报告。信息学院部分教师和研究生一起聆听了此次报告会。

王老师深入浅出的介绍了深度学习在实际应用中遇到的问题，并从从鲁棒优化的观点出发，介绍了其研究团队在可信机器学习方面的工作，包括如何提高含噪声标签数据分类的可靠性和对抗样本的鲁棒性。同时， 王老师还为我们介绍了可信机器学习未来的可能发展方向，为在座的研究生和教师提供了丰富的研究灵感。

王奕森老师2018年博士毕业于清华大学计算机系，研究方向为机器学习/深度学习，在人工智能/机器学习领域顶级会议和期刊发表论文30余篇，包括ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI等。曾获得百度奖学金（全球共10位）、ACM中国优秀博士论文提名（全国共5位）等荣誉。