报告人：俞中杰

报告题目：高维长序列和复杂异质数据的深度概率建模及应用

报告时间：4月29号（周三）14:00

地点：工学院25-512

简介：

俞中杰，现为德国达姆施塔特工业大学（TU Darmstadt）博士后研究员。他于2012年获得浙江大学自动化学士学位，2015年获得上海交通大学模式识别与智能系统硕士学位，随后在2018年获得德国萨尔大学计算机科学硕士学位，并于2025年获得达姆施塔特工业大学计算机科学博士学位。研究方向主要集中于深度概率模型（Deep Probabilistic Models）及其在复杂数据建模中的应用，同时在不同的工业应用场景下得到验证。其核心贡献包括提出“特征电路”理论，有效解决了异构数据下的概率推理难题，并开发了应用于时间序列建模和分析的“Whittle网络”，以及多输出混合高斯过程。他参与了InDaS、MADESI、KompAKI、NHR4CES等多项德国国家级及工业界科研项目，并在NeurIPS、ICML、UAI、AutoML、Energy and AI等国际人工智能顶级会议及期刊上发表多篇高水平学术论文。