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简历: CV (2022年1月更新)
地址:
Al Khawarizmi Building 1, Room 4243
Division of CEMSE
King Abdullah University of Science and Technology
Thuwal, Saudi Arabia, 23955-6900
王帝，博士，1993年出生，博士生导师，目前是沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学计算机系助理教授和统计系兼职教授。他同时担任可信智能与数据分析实验室（Provable Responsible AI and Data Analytics (PRADA) Lab）主任，KAUST计算生物研究中心成员，和SDAIA-KAUST数据科学与人工智能中心兼职教授。他曾访问波士顿大学，哈佛大学，西蒙斯理论计算研究院和加州大学伯克利分校，并且是芬兰赫尔辛基大学和芬兰人工智能中心客座教授。
王帝教授于2020年在美国纽约州立大学布法罗分校取得计算机与工程博士学位，师从徐金辉教授。在此之前，他于2015年在加拿大西安大略大学取得数学硕士学位，2014年在山东大学取得数学与应用数学学士学位。
王帝教授目前的研究领域包括可信机器学习，大模型，科学智能等。近期他的研究专注于“具有可控和可编辑记忆的机器学习和生成人工智能（例如数据，概念，与知识）" 他已经以第一作者和通讯作者在人工智能，机器学习，网络安全，数据库和理论计算机顶级期刊和会议例如ICML，NeurIPS，JMLR，S&P，USENIX，SIGMOD，VLDB，IEEE Transactions on Information Theory，PODS，AISTATS，AAAI，IJCAI，WINE等发表超过80篇论文(其中包括40篇CCF A论文)，并且曾获得多个会议最佳论文奖项。他多次担任国际顶级学术会议和期刊的领域主席和副主编，并且多次受邀于国际顶级学术会议和学术机构做报告。实验室自成立以来，王帝教授主持并且参与了超过 3500 万元的科研项目。
王帝教授目前的研究领域包括可信机器学习，责任计算，大模型，科学智能等。近期他的研究专注于“具有可控和可编辑记忆的机器学习和生成人工智能（例如数据，概念，与知识）". 详细介绍请转至实验室网站和论文发表。
开放职位 : 我们实验室长期招收访问学者，博士后，博士生，访问学生和远程实习生。如果您对我们的研究领域感兴趣，在您提交申请之前欢迎您发送您的简历与成绩单至我或者我的博士后的邮箱。
2024年3月: 实验室论文 "Persistent Local Homology in Graph Learning "被机器学习期刊Transactions on Machine Learning Research (TMLR)接收！
2024年3月: 实验室论文 "Privacy Amplification via Shuffling: Unified, Simplified, and Tightened "被数据库/数据挖掘会议International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2024)接收！
2024年3月: 实验室论文"Preserving Node-level Privacy in Graph Neural Networks"被自然语言处理会议 The 45th IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P 2024)接收！
2024年3月: 实验室论文"A Multi-classification Division-aggregation Framework for Fake News Detection"被 IEEE Transactions on Big Data 接收！
2024年1月: 实验室2篇论文被自然语言处理会议 The 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) 接收！
2024年1月: 实验室4篇论文被机器学习会议 The 12th International Conference on Learning Representations (ICLR)接收！
2023年12月: 我们的论文 "Personalized and Privacy-preserving Federated Heterogeneous Medical Image Analysis with PPPML-HMI "被生物信息学期刊Computers in Biology and Medicine接收！
2023年12月: 我们的论文 "PPML-Omics: a Privacy-Preserving federated Machine Learning System Protects Patients’ Privacy from Omic Data "被Science子刊Science Advances接收！
2023年12月: 我们的论文 "Communication Efficient and Provable Federated Unlearning "被数据库/数据挖掘会议International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2024)接收！
2023年11月: 我们的论文 "PAC Learning Halfspaces in Non-interactive Local Differential Privacy Model with Public Unlabeled Data "被理论计算机期刊 Journal of Computer and System Sciences (JCSS)接收！
2023年10月: 我们的论文 "Quantizing Heavy-tailed Data in Statistical Estimation:(Near) Minimax Rates, Covariate Quantization, and Uniform Recovery "被理论计算机期刊 IEEE Transactions on Information Theory (TIT)接收！
2023年10月: 我们的论文"Nearly Optimal Rates of Privacy-preserving Sparse Generalized Eigenvalue Problem"被数据挖掘期刊 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)接收！
2023年10月: 我们的论文"Gradient Complexity and Non-stationary Views of Differentially Private Empirical Risk Minimization"被理论计算机期刊 Theoretical Computer Science (TCS)接收！
2023年10月: 我们的论文"GARI: Graph Attention for Relative Isomorphism of Arabic Word Embeddings"被自然语言处理会议 The First Arabic Natural Language Processing Conference (ArabicNLP 2023)接收！
2023年10月: 我们的两篇论文被自然语言处理会议 The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2023) 接收！