<div dir="ltr"><i>Data Science Institute/Computer Science Candidate Seminar</i><div><br></div><div><div><b>Haifeng Xu</b></div><div><b>Assistant Professor</b></div><div><b>University of Virginia</b><br></div><div><br></div><div><b>Tuesday, March 8th</b></div><div><b>2:00 p.m. - 3:00 p.m.</b></div><div><b>In Person: John Crerar Library, Room 390</b></div><div><b>Remote: <a href="http://live.cs.uchicago.edu/haifengxu/" target="_blank">Live Stream</a> or <a href="https://uchicago.zoom.us/j/99751674951?pwd=SHo3ajM3Z0xEbHBNR2xhSUd4dGVQQT09" target="_blank">Zoom</a> (details below)</b></div><div><b><br></b></div><div><b>The Interplay of Learning and Game Theory in the Information Age<br></b><br>Strategic interactions among self-interested agents (a.k.a., games) are ubiquitous, ranging from economic activity in the Internet to defender-adversary interactions in national security. Agents' different access to diverse information sources in this digital age gives rise to a fundamental challenge in game theory, i.e., reasoning under agents' asymmetric knowledge regarding their environment as well as the preferences and actions of others. In this talk, I will describe my research on leveraging computational approaches to tackle this new and timely challenge. In particularly, I will illustrate the interesting interplay between machine learning and game theory through two complementary threads of my research: (1)  the learning-theoretic study of foundational game models, which not only reveals new insights about the solution of these models but also makes them applicable to settings with uncommon knowledge; (2) the game-theoretic study of basic machine learning problems (i.e., classification), which not only makes classification applicably to complex strategic settings but also results in a generalized theory of PAC learnability. Finally, I will mention how these studies and the future plan may lead to my long-term goal of designing principled AI agents that can intelligently learn and act in informationally complex settings.  <br><br><b>Bio</b>: <a href="https://www.haifeng-xu.com/">Haifeng Xu</a> is an assistant professor in Computer Science at the University of Virginia. His research interests include artificial intelligence, computational game theory, algorithms, and machine learning. He studies decision making and learning in multi-agent environments, particularly in informationally complex setups (e.g., with asymmetric or limited access to information/data). Prior to UVA, Haifeng was a postdoc at Harvard and obtained his PhD in Computer Science from the University of Southern California. His research has been recognized by multiple awards, including a Google Faculty Research Award, honorable mention for the ACM SIGecom Dissertation Award, runner-up for the IFAAMAS Victor Lesser Distinguished Dissertation Award, a Google PhD fellowship, and multiple best paper awards.<br></div></div><div><br></div><div><b>Host</b>: Raul Castro Fernandez</div><div><br></div><div><b>Zoom Info:</b></div><div><a href="https://uchicago.zoom.us/j/99751674951?pwd=SHo3ajM3Z0xEbHBNR2xhSUd4dGVQQT09">https://uchicago.zoom.us/j/99751674951?pwd=SHo3ajM3Z0xEbHBNR2xhSUd4dGVQQT09</a><br>Meeting ID: 997 5167 4951<br>Password: ds2022</div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i style="font-size:12.8px">Rob Mitchum</i></div><div dir="ltr"><i>Associate Director of Communications for Data Science and Computing<br></i><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">University of Chicago</i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px"><a href="mailto:rmitchum@ci.uchicago.edu" target="_blank">rmitchum@uchicago.edu</a></i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">773-484-9890</i><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div>