हम आपको हमारी आगामी CISE प्रतिष्ठित बात के लिए आमंत्रित करते हैं, जिसमें राजीव अलूर, कंप्यूटर और सूचना विज्ञान के एक प्रसिद्ध Zisman परिवार के प्रोफेसर और पेंसिल्वेनिया एसेट ट्रस्ट विश्वविद्यालय के AI एसेट सेंटर के संस्थापक निदेशक शामिल हैं। इसे याद मत करो!
सीवी:
राजीव अलुर ज़िस्मान में कंप्यूटर और सूचना विज्ञान परिवार के प्रोफेसर हैं और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में भरोसेमंद एआई एसेट सेंटर के संस्थापक निदेशक हैं। उन्होंने स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी आईआईटी कानपुर और पीएचडी से स्नातक की डिग्री प्राप्त की। पेंसिल्वेनिया में शामिल होने से पहले, उन्होंने सेंटर फॉर कम्प्यूटेशनल साइंस रिसर्च में बेल लैब्स में काम किया। उनका शोध सुरक्षित और भरोसेमंद प्रणालियों के लिए सिद्धांतों और उपकरणों को डिजाइन और विश्लेषण करने पर केंद्रित है। उल्लेखनीय पुरस्कारों में उद्घाटन CAV (कंप्यूटर एडेड वेरिफिकेशन) अवार्ड, उद्घाटन अलोंजो चर्च अवार्ड, IIT कानपुर प्रतिष्ठित एलुमनी अवार्ड और नुथ अवार्ड शामिल हैं। वह साइबर फिजिकल सिस्टम्स टेक्स्टबुक सिद्धांतों (एमआईटी प्रेस) के लेखक हैं, जो एसीएम सिगबेड के पूर्व अध्यक्ष (एम्बेडेड सिस्टम के लिए विशेष रुचि समूह), एनएसएफ एक्सप्लोरर प्रोजेक्टिंग ऑफ प्रोग्राम सिंथेसिस के मुख्य पीआई हैं, और आगामी संघीय लॉजिक कॉन्फ्रेंस (एफएलओसी) के सामान्य अध्यक्ष हैं।
अमूर्त:
डीप लर्निंग में हालिया प्रगति ने कम्प्यूटिंग समस्याओं को चुनौती देने के लिए उपन्यास एआई-आधारित समाधानों को जन्म दिया है। हालांकि, नवीनतम मॉडल इस बात का एक विश्वसनीय स्पष्टीकरण प्रदान नहीं करते हैं कि वे कैसे निर्णय लेते हैं और कभी -कभी सरल प्रश्नों पर गलतियाँ कर सकते हैं। विश्वास और विश्वसनीयता की कमी के कारण, उन अनुप्रयोगों में गोद लेने में बाधाओं की कमी है जो सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण हैं। न्यूरोइमेजिंग लर्निंग आर्किटेक्चर का उद्देश्य स्पष्ट प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व के माध्यम से गहरी सीखने और तार्किक तर्क की पूरक दुनिया को पाकर इस चुनौती को संबोधित करना है। इस प्रस्तुति में, मैं प्रतिनिधि तंत्रिका पुष्टि प्रणालियों का वर्णन करूंगा और वे कैसे स्वास्थ्य सेवा और रोबोटिक्स समस्याओं को अधिक सटीक, स्पष्ट और डोमेन-अवेयर समाधान बनाते हैं।
ज़ूम सूचना
विषय: तंत्रिका प्रतीकात्मक प्रणाली जो एआई पर भरोसा करती है
इस वेबिनार के लिए प्री-रजिस्टर:
https://nsf.zoomgov.com/webinar/register/wn_wqn47k3ft0ab4dchyhhl6q
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