吴泳涛 讲师
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中国人民大学高瓴人工智能学院讲师。2026年获瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)博士学位,曾任加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问学者。主要研究方向为机器学习理论与优化,重点从优化理论视角研究神经网络的训练动力学;同时也将优化方法应用于可信大模型研究。在 NeurIPS、ICML、ICLR、IEEE TPAMI 等人工智能领域重要会议和期刊发表论文10余篇。曾组织瑞士洛桑联邦理工学院数字信任中心大模型微调陷阱研讨会,并协助组织 NeurIPS 2024 FITML 研讨会。曾获瑞典皇家理工学院年度奖学金。长期担任 NeurIPS、ICLR、ICML、AISTATS、IJCV、TMLR 等国际会议和期刊审稿人。
教育经历
2022-2026年 瑞士洛桑联邦理工学院 博士
2020-2022年 瑞典皇家理工学院 硕士
2016-2020年 中山大学 本科
教授课程
研究方向
机器学习理论(泛化理论与学习理论)
神经网络优化与训练动力学
可信机器学习(鲁棒性、安全性与隐私)
