11月19日下午，教育部特聘教授、重庆大学教授廖晓峰应邀做客我校“智荟巴渝·重科大讲堂”，在学术报告厅B117为我校师生作主题为《分布式机器学习的优化与安全》的学术报告。数理科学学院相关师生代表100余人在学术报告厅聆听报告，报告由数理科学学院院长彭军主持。

廖晓峰首先从宏观背景切入，阐述了在大数据、算力需求爆炸式增长以及隐私保护意识日益增强的今天，传统的集中式机器学习模式面临的挑战，从而引出了分布式机器学习（Distributed Machine Learning, DML）的必要性与巨大价值。廖晓峰深入浅出地介绍了分布式机器学习的基本范式，包括数据并行、模型并行、流水线并行等核心思想，并详细剖析了各类并行策略的工作原理、适用场景及其在提升模型训练效率、处理海量数据方面的优势。通过展示其在大型图像识别、自然语言处理、推荐系统等实际应用中的卓越表现，廖晓峰生动地描绘了分布式机器学习作为推动人工智能规模化落地的关键技术基石的重要地位。与会师生积极提问，就分布式学习与边缘计算的协同安全与廖晓峰进行了深入而热烈的交流。

整场学术报告持续一个半小时，内容翔实、逻辑严密、图文并茂，既有理论深度，又紧密联系实际应用，充分展现了廖晓峰在分布式机器学习及其安全领域的深厚积累与独到见解。此次学术报告会的成功举办，有效拓宽了我校师生的学术视野，激发了对人工智能安全这一重要交叉领域的科研兴趣，对我校相关学科的建设与发展起到了积极推动作用。

廖晓峰，重庆大学二级教授，教育部特聘教授，国际电子电气工程师学会会士、亚太人工智能学会会士、国际人工智能产业联盟会士，享受国务院政府特殊津贴专家，重庆市学术技术带头人。曾任重庆大学计算机学院院长、重庆大学信息学部副主任、西南大学电子信息工程学院院长，现任信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室主任。担任中国电子学会“非线性电路与混沌系统”专委会副主任委员，教育部“物联网工程专业教学研究专家组”成员，重庆市电子学会副理事长，重庆市电子学会青少年信息技术与人工智能专业委会主任，IEEE计算智能学会重庆分会副主席。长期从事人工神经网络动力学系统理论、混沌密码、云安全和大数据隐私保护等研究。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等，在国际重要刊物发表SCI收录论文400余篇，出版学术专著5部，SCI引用30000余次，目前H指数为89（Google Scholar）。连续10年入选Elsevier中国计算机学科高被引学者榜单。相关成果以第一获奖人身份获教育部提名国家自然科学二等奖、重庆市自然科学一等奖等省部级自然科学奖励8项。曾任IEEE Transactions on Cybernetics副编辑，现任Journal of Machine Learning and Information Security主编，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Big Data Mining and Analytics、电子学报、计算机科学、智能与系统学报、网络空间安全科学学报等国内外著名期刊编委。