11月11日上午，IEEE控制系統(tǒng)協(xié)會副主席 Ioannis (Yannis) Paschalidis教授來訪我校并在自動化學院（人工智能學院）舉辦的AI錢塘論壇做主旨報告。Ioannis (Yannis) Paschalidis教授在MIT獲碩士和博士學位，是IEEE/IFAC Fellow，IEEE Transactions on Control of Network Systems創(chuàng)刊主編，擔任2025年IEEE CDC會議聯(lián)合主席。Ioannis (Yannis) Paschalidis是波士頓大學電氣與計算機工程、系統(tǒng)工程和生物醫(yī)學工程的杰出教授，計算與數(shù)據科學資深教授，擔任哈里里計算與計算科學和工程研究所所長；主要研究領域為優(yōu)化、控制、隨機系統(tǒng)、計算醫(yī)學和計算生物學等。
本次講座，Ioannis (Yannis) Paschalidis教授做了關于Distributionally Robust Learning – From Traditional to Deep and to Reinforcement Learning專題報告。Paschalidis教授介紹了一種用于機器學習的分布式魯棒優(yōu)化方法，該方法使用可用于分類或回歸的一般損失函數(shù)。受醫(yī)學應用的啟發(fā)，考慮了一種訓練數(shù)據可能被（未知）異常值污染的環(huán)境。魯棒學習問題被表述為，在一系列接近訓練數(shù)據誘導經驗分布的最小化最壞情況預期損失問題。報告探討了這種方法的普遍性、魯棒性、解釋一系列正則化學習方法的能力。此外，Paschalidis教授還分享了如何將分布式魯棒學習用于深度神經網絡分類，并考慮其在計算機視覺中的應用；介紹了如何將該框架用于強化學習，解決約束馬爾可夫決策過程問題的魯棒變體，并將其應用于機器人控制和自主系統(tǒng)。
校長陳積明教授參加了報告會，講座由自動化學院院長曹九穩(wěn)主持，講座吸引了300多名教師、博士生、碩士生參加。
