Суреш Венкатасубраманян - Википедия - Suresh Venkatasubramanian

Суреш Венкатасубраманян
Альма-матерИИТ Канпур
Стэндфордский Университет
Известенt-близость
НаградыНаграда NSF CAREER
Научная карьера
ПоляВычислительная геометрия
Сбор данных
Дифференциальная конфиденциальность
УчрежденияAT&T Labs
Google
Институт теории вычислений Саймонса
Университет Юты
ТезисСоответствие геометрической формы и дизайн лекарств  (1999)
ДокторантРаджив Мотвани
Жан-Клод Латомб
Интернет сайтhttp://blog.geomblog.org/

Суреш Венкатасубраманян является Индийский специалист в области информатики и профессор Университет Юты. Он известен своим вкладом в вычислительная геометрия и дифференциальная конфиденциальность, и его работа освещалась такими новостными агентствами, как Пятница науки, Новости NBC, и Gizmodo.[1][2][3][4] Он также руководит Геомблог, который получил освещение от Нью-Йорк Таймс, Хакерские новости, KDnuggets и другие СМИ.[5][6][7][8] Он работал помощником редактора Международный журнал вычислительной геометрии и приложений и как академический редактор PeerJ Компьютерные науки, а также о программных комитетах Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных, то Конференция SIAM по интеллектуальному анализу данных, НИПС, SIGKDD, СОДА, и STACS.[9]

Карьера

Суреш Венкатасубраманян посетил Индийский технологический институт Канпур за его BTech и получил докторскую степень в Стэндфордский Университет в 1999 г. под совместным руководством Раджив Мотвани и Жан-Клод Латомб.[10] Получив докторскую степень, он присоединился к AT&T Labs и служил адъюнкт профессор на Пенсильванский университет где он преподавал курсы по вычислительная геометрия и алгоритмы потоковой передачи за GPGPU.[11] В 2007 году он присоединился к Школа вычислительной техники Университета Юты как Джон Э. и Марва М. Варнок Президентская кафедра инноваций на факультете компьютерных наук.[9] Он получил Премия Национального научного фонда КАРЬЕРА в 2010 г., а в 2013-2014 гг. - приглашенный научный сотрудник Институт теории вычислений Саймонса в Калифорнийский университет в Беркли и в Google.[12][9]

Рекомендации

  1. ^ «Почему машины различают - и как их исправить - Science Friday». Пятница науки. Получено 13 апреля 2017.
  2. ^ Голипур, Бахар (10 марта 2017 г.). «Алгоритмы учатся у нас - мы можем быть лучшими учителями». Новости NBC. Получено 13 апреля 2017.
  3. ^ Пепитон, Джулианна (17 августа 2015 г.). «Может ли программное обеспечение для рецензирования резюме быть таким же предвзятым, как и менеджеры по найму?». Новости NBC. Получено 13 апреля 2017.
  4. ^ Смит-Стрикленд, Киона (15 августа 2015 г.). «Компьютерные программы могут быть такими же предвзятыми, как и люди». Gizmodo. Получено 13 апреля 2017.
  5. ^ Рич, Мотоко (14 апреля 2006 г.). "'Росток Фибоначчи в сети ». Нью-Йорк Таймс. Получено 13 апреля 2017.
  6. ^ «Блоги по большим данным, бизнес-аналитике, интеллектуальному анализу данных и науке о данных». KDnuggets. Получено 13 апреля 2017.
  7. ^ "HackerNews Результаты поиска по запросу" geomblog'". Хакерские новости. Получено 13 апреля 2017.
  8. ^ «Геомблог: расизм / сексизм в алгоритмах • r / MachineLearning». r / MachineLearning. Reddit. Получено 13 апреля 2017.
  9. ^ а б c "Суреш Венкатасубраманян". Отчет о деятельности факультета. Университет Юты. Получено 13 апреля 2017.
  10. ^ Суреш Венкатасубраманян на Проект "Математическая генеалогия"
  11. ^ «Информационный бюллетень для разработчиков: выпуск № 24». NVIDIA. Получено 13 апреля 2017.
  12. ^ «Долгосрочные посетители». Институт Саймонса. Калифорнийский университет в Беркли. Получено 13 апреля 2017.