杨强，男，汉族，1961年出生。书香世家，其父亲杨海寿为天文学家，生前是北京大学教授。1985年，他获得马里兰大学天体物理专业硕士学位。

杨强为香港科技大学新明工程学院讲席教授、计算机科学和工程学系主任。他是国际人工智能界“迁移学习”（transfer learning）技术的开创者，同时提出“联邦学习”（Federated Learning）的研究新方向。2001年起，杨强先后任香港科技大学副教授、正教授。2018年，杨强任微众银行首席人工智能官。2020年1月11日，清华大学发布AI全球最具影响力学者榜单，杨强入选上榜。

杨强，男，汉族，1961年出生。杨强现任香港科技大学新明工程学讲席教授 、计算机科学和工程学系主任，大数据研究所所长。他是人工智能研究的国际专家和领军人物，在学术界和工业界做出了杰出的服务和贡献，尤其近些年为中国人工智能(AI)和数据挖掘(KDD)的发展起了重要引导和推动作用。他于2013年7月当选为国际人工智能协会（AAAI）院士，是第一位获此殊荣的华人，之后又于2016年5月当选为AAAI执行委员会委员，是首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委。2017年8月他当选为国际人工智能联合会(IJCAI，国际人工智能领域创立最早的顶级国际会议)理事会主席，是第一位担任IJCAI理事会主席的华人科学家。

杨强现担任微众银行首席人工智能官（CAIO），他曾华为诺亚方舟实验室主任。香港科技大学计算机与工程系教授,IEEE Fellow，IAPR Fellow,AAAS Fellow和ACM杰出科学家。

1982年毕业于北京大学天体物理学专业，获理学学士，并经CUSPEAProgram赴美留学。

分别于1985年和1987年，于马里兰大学获计算机科学和天体物理学硕士学位。

1989年于马里兰大学获得计算机科学博士学位。

1989-1995，于滑铁卢大学计算机系任助理教授及副教授。

1995-2001，于加拿大西蒙弗雷泽大学计算机系任副教授及正教授，并担任NSERC产业研究主席。

1999-2000，于微软亚洲研究院担任访问研究员。

2001-2013，于香港科技大学(HKUST)计算机科学与工程学系任副教授、教授。

2009年，创建ACM刊物 Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)任首届主编。

2010年任ACM数据挖掘大会程序主席(ACM KDD 2010 PC Chair)。

2011年至2017年，任国际人工智能协会（IJCAI）常务理事 (Trustee)。

2012年任ACM 数据挖掘大会主席（ACM KDD 2012, General Chair）。

2012年至2015年，出任华为诺亚方舟实验室创始主任。

2013年，任ACM智能推荐大会大会联合主席。

2014年，任中国人工智能协会 (CAAI)常务副理事长。

2014年，和得意门生戴文渊联合创建第四范式公司，担任联合创始人、首席科学家。

2014年，任香港科技大学新明工程学讲座教授。

2015年，任国际人工智能大会程序主席（Program Chair, IJCAI 2015）。

2015年，出任“微信－香港科技大学人工智能联合实验室” (WeChat-HKUST Joint AI Technology Lab,WHAT LAB)主任。

2015年，任香港科技大学计算机与工程学系主任。

2015年创建IEEE刊物 Transactions on Big Data (IEEE TBD)任首届主编。

2016年，在香港科技大学创建大数据研究所。

2016年，任ACM数据挖掘中国分会(KDD China)主席。

2016年，任国际人工智能促进会（AAAI）常务执行委员会委员（AAAI Executive Council）。

2017年，任IJCAI国际人工智能大会评奖委员会主席(Award Committee Chair of 2017 International JointConference on Artificial Intelligence)。

2017年，任IJCAI国际人工智能大会理事会主席。

2017年，当选ACM Fellow。

2018年至今，任微众银行首席人工智能官（CAIO）。

2021年9月，入选加拿大皇家科学院院士。

出版图书

《联邦学习》

杨强的主要研究领域为迁移学习 (Transfer Learning)  、联邦学习 （Federated Learning）  、机器学习 (Machine Learning)  、数据挖掘 (数据 Mining)  和自动规划 (Automated Planning)  。

基于小数据困境难题，杨强教授和团队提出了“迁移学习”的理论体系  。此外，为了解决数据割裂、数据孤岛问题，杨强和团队进一步提出“联邦学习 Federated Learning”理论，能够保证各企业在自有数据不出本地，模型效果不变，在不违规的情况下进行联合建模，提升机器学习算法建模效率。在杨强的带领下，微众银行AI团队开源了全球首个工业级的“联邦学习”技术框架Federated AI Technology Enabler（FATE）。 

杨强教授已发表逾400篇关于人工智能和数据挖掘方面的论文，引用超过20000次，杨强教授也因此荣获ACM  /IEEE /AAAI  /AAAS  /IAPR  /CAAI  等国际学术组织的会士Fellow 称号。

杨强在人工智能和数据挖掘的会议，如IJCAI 2009  , ACL 2009  , SDM 2012  , WSDM 2013  , KDD 2015  , CIKM 2017  , AAAI 2019  等被邀请做特邀报告。

在全球范围内，国际人工智能协会（AAAI）的院士(Fellow)是人工智能界的最高荣誉。在2013年7月举行的第27届先进人工智能(AAAI)大会上，杨教授被推选为AAAI院士，是第一位获此殊荣的华人。此后于2016年5月，杨教授又当选为AAAI执行委员会委员，是首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委。

此外，杨教授还是国际电子电气工程师协会（IEEE）、国际模式识别协会（IAPR）和美国科学促进会（美国艺术与科学院）的院士，以及美国计算机学会（ACM）杰出科学家。杨教授曾担任ACM KDD 2010 会议的程序委员会联合主席，并于2012年在北京举办的ACM KDD 担任会议主席一职，还在2015 IJCAI中担任程序委员会主席。同时，他还担任过多个会议的主席或联合主席，例如：ACM IUI 2009、ACM RecSys 2013和IEEE Big 数据 2013等。此外，他还主持了多个数据挖掘和人工智能方面的评奖委员会主席，包括2017年的ACM SIGKDD长期贡献奖、2017年的IJCAI人工智能奖，以及2017年的IEEE AI ten-to-watch奖。他是ACM智能系统和技术期刊的创刊主编，该期刊已成为ACM历史上被引用最多的期刊之一。另外，他也在IEEE创建了大数据期刊并担任主编。

2017年8月13日，在加拿大举行的第22届ACM SIGKDD国际会议上，杨教授获颁2017年SIGKDD杰出服务奖，他是该奖项的第16位得主。[其原因为：杨博士是中国数据挖掘、机器学习和SIGKDD事业的支持者和组织者，在他领导下，SIGKDD在2016年初开启中国分会，大力促进了SIGKDD在中国的发展，为中国工业和学术界之间架起桥梁。

伴随着人工智能研究范围的不断深入和扩大，其应用前景同样是一片光明。在这一大背景下，杨教授也积极投身于应用领域，参与了不少新型应用型研究。

《学术研究你的成功之道》

"Crafting Your Research Future: A Guide to Successful Master's and PH.D. Degrees in Science \u0026Engineering"。

"Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach"。

"Constraint-Based 设计 Recovery for 软件 Reengineering: Theory and Experiments(International Series in Software Engineering)"。

据2023年5月香港科技大学教师个人主页数据，杨强指导毕业了31名研究生、博士后研究人员。

2012年春季：高级数据挖掘（Advanced 数据 Mining）

2011年秋季：知识发现与数据挖掘（MSC-IT 5210）

2010年秋季：数据挖掘导论（COMP 337）和知识发现与数据挖掘（MSC-IT 521）

2009年秋季：数据挖掘与知识发现（MSC-IT 521）和数据挖掘导论（COMP 337）

2007年秋季：数据挖掘与知识发现（MSC-IT 521）和人工智能导论（COMP 221）

2006年秋季：人工智能导论（COMP 221）和数据结构导论（COMP 171）。春季：数据库中的知识发现（COMP 537）和数据结构导论（COMP 171）

2004年春季：数据库中的知识发现与数据挖掘（COMP 537）

2003年夏季：软件工具（COMP 111），春季：人工智能基础（COMP221）

2002年秋季：带有Unix Shell编程和Perl编程的软件工具（COMP 111）。春季（研究生）：数据库中的知识发现（COMP 537）

2001年秋季：带有Unix Shell编程和Perl编程的软件工具（COMP 111）

参考资料

2017年6月，“第四范式”获《科学中国人》年度人物双料奖项：杨强教授荣“科学中国人2016年度人物”；而“第四范式”创始人、首席执行官戴文渊，获评“年度科技型企业家”。

2020年1月11日，清华大学发布AI全球最具影响力学者榜单，杨强入选上榜。

杨强的工作将AI和数据分析用于保护安全隐私，对行业和社会产生了重大影响，也为人工智能和数据科学协会作出了重要贡献。（加拿大皇家学会评）

杨强擅长木工，不少朋友家里都放着他做的小家具，比如放杯盘碗盏的架子、放香料的盒子等；他也爱运动，铁人三项比赛中时常能看到他的身影，在2019成都马拉松赛中，他还跑出了个人半马的最好成绩——2小时6分。

杨强的父亲毕业于清华大学物理系，是一名天体物理学家，后来在北京大学工作；杨强的母亲毕业于北京大学图书馆系，后来在清华大学工作。杨强从小所接触的“朋友圈”，不是研究物理的，就是研究图书馆的，他对天文学情有独钟，因为从小就和父亲去看望远镜，经常参加父亲的北大讲座，家里也经常有客人来讨论天文学。杨强还特别羡慕父亲出差，他父亲以前经常出差做天文观测，每次回来都精神抖擞，会给杨强讲很多故事，杨强觉得父亲很幸福，但现在杨强发现，出差是个苦差事。