研究方向包括：(i) 可解释与可信人工智能（Explainable and Trustworthy AI）：致力于揭示神经网络的黑盒决策过程及其内在机理，进而对模型的安全性和可靠性进行系统评估、调控（debug）与优化，最终构建可解释、安全可控的人工智能系统。(ii) 大模型交叉应用（LLM applications）：通过人工智能技术（尤其是大模型），推动跨学科研究范式的革新。典型应用包括：AI赋能的网络配置优化（AI for network configuration）、AI驱动的药物发现（AI for drug discovery）等。

        如果你对可信人工智能、计算机视觉、自然语言处理、图数据挖掘、及AI 交叉应用等领域感兴趣，有较强的学习能力、自我驱动力，且编程/数学能力突出，欢迎联系我们。Email: denghq7 at xjtu.edu.cn