| 演讲者 | 张昕 | | 头衔职位 | 北京大学计算机学院助理教授兼研究员 | | 时间 | 2021年12月20日10:00-11:00 | | 地点 | 腾讯会议ID：354-640-621 https://meeting.tencent.com/dm/zpHmedg2IVV6 | | 联系人 | 董震，zhendong@fudan.edu.cn |
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演讲简介
软件产业界正经历着一场由机器学习带来的变革。在此背景下，程序分析技术既面临着机遇，也面临着挑战。一方面，机器学习技术的飞速发展为构建更好的程序分析提供了新的思路。另一方面，由于机器学习程序的广泛应用，开发有效的技术以保证他们的质量日趋重要。今天我将介绍如何在程序分析中利用这些机遇、迎接这些挑战。首先，我将介绍如何使用数据驱动的方法和概率推理的思想提升程序分析的可用性。然后，我将介绍保障机器学习程序质量的新型分析。
关于讲者
张昕，男，北京大学计算机学院助理教授兼研究员。研究领域为程序语言和软件工程，研究重点为编程系统和机器学习的交叉方向。一方面，使用机器学习的方法来提升编程系统可用性；另一方面，开发了新的分析和语言来保障机器学习程序的质量。工作曾获PLDI和FSE杰出论文奖。于2017至2020任美国麻省理工学院计算机与人工智能实验室博士后，2017年获美国佐治亚理工学院博士学位，2011年本科毕业于上海交通大学。
