2024年12月10日15:00，西南石油大学计算机与软件学院邀请电子科技大学李晶晶教授（博士生导师）在明理楼B306以“领域自适应学习”主题，为我院师生做学术报告。
李晶晶教授首先介绍了领域自适应学习（Domain Adaptation）的研究背景和重要性。在传统的迁移学习中，通常需要大量标注的源域数据来进行训练，但在实际应用中，许多场景并不具备源数据的条件。李教授详细讲解了源无关领域适应的概念，阐述了该技术如何在没有源领域数据的前提下，通过无监督学习或少量目标数据，成功实现跨领域的知识迁移，该研究对提升智能系统的泛化能力和自适应能力具有重要意义。接下来，李晶晶教授分享了他们团队在该领域的最新研究成果，特别是《A Comprehensive Survey on Source-Free Domain Adaptation》和《Agile Multi-Source-Free Domain Adaptation》等几篇顶级期刊论文的亮点。这些论文提出了多种创新性的解决方案，旨在优化领域适应过程，提高模型在目标领域的表现。李教授重点介绍了他的研究团队在“跨域推荐”以及“无监督领域适应”中的应用案例，展示了领域适应技术如何结合多模态数据和对抗性训练，提升推荐系统和图像分类等任务的性能。此外，李晶晶教授还讨论了高效迁移学习的挑战与前景。他提出，在资源受限的环境下，如何设计轻量化模型以实现快速的迁移学习，仍然是当前研究的难点之一。
讲座最后，李晶晶教授与参会师生进行了互动，回答了大家关于领域自适应算法以及模型优化等方面的问题。本次讲座不仅展示了李晶晶教授在领域自适应方向的最新成果，也为与会师生提供了前沿的技术洞察和创新思路。
李晶晶是电子科技大学“校百人计划”教授，博导，国家级青年人才。主要研究方向为迁移学习，已在TPAMI等SCI一区期刊及CCF A类会议上发表长文八十余篇，获得授权专利十余项。先后荣获吴文俊人工智能优秀青年奖，ACM SIGAI中国新星奖，吴文俊人工智能自然科学二等奖，四川省科技进步一等奖，山东省自然科学二等奖。研究成果入选中国百篇最具影响国际学术论文，CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀项目，华为难题挑战奖励。
