우리는 존경받는 가족 및 정보 과학 교수 인 Raji Alur의 참여와 펜실베니아 대학교 자산 센터의 센터 설립자 인 Raji Alur의 참여와 함께 흥미 진진하고 뛰어난 Cise 강의에 초대합니다. 놓치지 마세요!
바이오 :
Rajiv Alur는 Zisman 가족의 가족 및 정보 과학 교수이며, 감독은 펜실베이니아 대학교에서 AI 자산 자산 자산 센터의 창립자입니다. 그는 IIT Kanpur에서 학사 학위를, Stanford University에서 박사 학위를 받았습니다. Penn에 오기 전에 그는 Bell Labs의 컴퓨터 과학 연구 센터에있었습니다. 그의 연구는 안전하고 신뢰할 수있는 시스템의 설계 및 분석을위한 원칙과 도구에 중점을두고 있습니다. 주목할만한 상으로는 CAV 입문상 (Computer Check), Alonzo Instrory Church Award, IIT Kanpur 졸업생 상 및 Knuta 상이 포함됩니다. 그는 Cyberphysical Systems의 교육 원칙 (MIT Press)의 저자이며, ACM Sigbed (제작 시스템에 대한 특별한 관심 그룹)의 회장으로 재직했으며,이 프로그램의 합성을위한 컴퓨팅 프로그램 분야에서 NSF 원정대의 주요 IP였으며 Federal Logic (FLOC)의 향후 회의를위한 일반 회의원입니다.
추상적인:
딥 러닝 분야의 최근 성과는 복잡한 컴퓨팅 작업의 AI를 기반으로 새로운 솔루션으로 이어졌습니다. 그럼에도 불구하고, 현대 모델은 결정을 내리는 방법에 대한 신뢰할만한 설명을 제공하지 않으며 간단한 문제조차도 무작위 실수가 될 수 있습니다. 결과적으로 신뢰와 신뢰성이 부족한 것은 중요한 보안 응용 프로그램에서의 채택에 장애물입니다. Neurosimbolytic 학습의 건축은 명백한 상징적 아이디어의 도움으로 딥 러닝과 논리적 추론의 추가 세계를 극복 함으로써이 문제를 해결하려고합니다. 이 연설에서, 나는 대표적인 신경 imbolic 시스템과 그들이 의료 및 로봇 공학 분야의 문제에 대한보다 정확하고 해석되고 도메인 솔루션을 허용하는 방법을 설명 할 것입니다.
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주제 : 신뢰할 수있는 AI를위한 신경 흉부 시스템
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