XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemICIAM
可解释的人工智能（XAI）研讨会
Gitta Kutyniok于2000年获得了Paderborn University的数学博士学位。她在普林斯顿大学，圣安福德，耶鲁大学和佐治亚理工学院等顶级大学中担任过各种学术职务。她于2006年在吉森大学获得了数学领域的习惯。从2008年至2011年，她一直是Osnabrück大学的全面应用分析教授，并且是应用分析小组（AAG）的负责人（随后她为2011年柏林技术大学至2020年的Ma -Thematics授予爱因斯坦主持人。从2019年至2023年，她一直是Tromsø大学机器学习的兼职教授。自2020年以来，她担任巴伐利亚人AI的数学基础，在路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑大学。她获得了各种荣誉和奖项，包括DFG在2007年获得的冯·卡文奖。她于2013年被邀请在Ömg-DMV大会上担任Noether讲师，2021年在欧洲第八届欧洲数学大会（8ECM）的全体讲师。在2022年国际数学家国际大会（ICM 2022）和国际工业与应用数学大会（ICIAM）（ICIAM）上，她也受到了邀请的讲座的荣誉。她于2019年成为暹罗研究员，于2016年加入柏林 - 布兰登堡科学与人文学院，并于2022年当选为欧洲科学院。Gitta Kutyniok的研究重点是应用数学，艺术智能和深度学习。
私人人工智能：加密数据的机器学习
摘要 随着世界采用人工智能 (AI)，隐私风险也随之增加。人工智能可以改善我们的生活，但可能会泄露或滥用我们的私人数据。私人人工智能基于同态加密 (HE)，这是一种新的加密范式，它允许云以加密形式操作私人数据，而无需解密，从而实现使用人工智能算法的私人训练和私人预测。2016 年 ICML CryptoNets [26] 论文首次展示了对同态加密数据的神经网络预测的评估，并开辟了结合机器学习和密码学的新研究方向。同态加密的安全性基于涉及格的数学难题，格是后量子密码学的候选者。本文概述了我在国际工业与应用数学大会 (ICIAM) 上的受邀全体会议演讲，解释了同态加密、私人人工智能和现实世界的应用。