人工智能可解释性、安全可信人工智能系统

个人简介

北京工业大学人工智能与自动化学院教师，从事人工智能神经网络、人工智能系统决策可解释、可视化等方面的相关研究。研究成果先后在国际高水平期刊学会Neural Networks、Eurographics等上进行发表。

教育简历

2018.4-2022.3，日本东京大学，博士学位

工作履历

2022.11-至今，银河集团9873.cσm人工智能与自动化学院

代表性研究成果

基于特征归因的神经网络决策解释及其可视化方法

主要论文论著

[1] Rui Shi, Tianxing Li, Yasushi Yamaguchi. Group visualization of class-discriminative features. Neural Networks, 2020, 129: 75-90.

[2] Tianxing Li, Rui Shi, Takashi Kanai. MultiResGNet: Approximating nonlinear deformation via multi-resolution graphs. Computer Graphics Forum (Special Issue of Eurographics 2021), 2021, 40 (2): 537-548.

[3] Rui Shi, Tianxing Li, Yasushi Yamaguchi. Region-conscious visualization of output-targeted neuron features. Visual Computing, 2022, Article No. 40. (https://visualcomputing.jp/vc2022/program/oral/#paper_06)