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工作微信: smile2ben
主要研究方向：可信人工智能、人工智能的魯棒性和可解釋性、機器學習在物聯網和普適計算、醫療健康數據分析上的應用。
阮文傑（男，碩士生導師，博士生導師），本科畢業於中南大學自動化係，碩士畢業於中南大學控製科學與工程係，博士畢業於澳大利亞阿德萊德大學計算機係，在攻讀博士學位期間，訪問了清華大學物聯網技術中心（GreenOrbs）進行了為期六個月的合作研究，阮博士還獲得2016年國家留學管理委員會優秀自費留學生獎學金。博士畢業後阮博士在多個羅素集團大學包括牛津和埃克塞特等大學從事博士後研究以及科研教學工作。阮博士的主要研究興趣在於人工智能模型的魯棒性和可信性，特別是針對各種常用深度學習模型魯棒性設計高效的評估算法，以及設計具有理論保證的驗證算法和工具；與此同時，阮博士還對可信人工智能在物聯網，普適計算和醫療健康數據建模等應用領域特別感興趣。阮博士多次在各類國際會議擔任程序委員會的高級委員或委員，並且在多個國際會議上組織和講授深度學習魯棒性相關的專題教程（tutorial）。阮博士的主要研究目標是對人工智能模型的可信性和魯棒性實現有理論保證的評測與量化，從而使模型能夠更加安全可信的應用於各類實際係統中。歡迎對相關領域感興趣的學生和研究人員聯係我一起工作和進行合作研究。
代表性論著：
1. Zhang, C., Ruan, W., & Xu, P., Reachability analysis of neural network control systems. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence., 2023
2. Zhang, Y., Ruan, W., Wang, F. and Huang, X., Generalizing universal adversarial perturbations for deep neural networks. Machine Learning, 112(5), pp.1597-1626. 2023
3. Wang, Z., & Ruan, W., Understanding adversarial robustness of vision transformers via cauchy problem. In Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 2022
4. Zhang, T., Ruan, W. and Fieldsend, J.E., Proa: A probabilistic robustness assessment against functional perturbations. In Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (pp. 154-170), 2022
5. Yin, X., Ruan, W., & Fieldsend, J., Dimba: discretely masked black-box attack in single object tracking. Machine Learning, pp.1-19., 2022
6. Chen, D., Wang, J., Ruan, W., Ni, Q. and Helal, S., Enabling cost-effective population health monitoring by exploiting spatiotemporal correlation: An empirical study. ACM Transactions on Computing for Healthcare, 2(2), pp.1-19., 2021
7. Huang, W., Sun, Y., Zhao, X., Sharp, J., Ruan, W., Meng, J. and Huang, X., Coverage-guided testing for recurrent neural networks. IEEE Transactions on Reliability, 71(3), pp.1191-1206, 2021
