Ervaar Fakulteit - Navorsing

Vasant Dhar Vasant Dhar is 'n Data wetenskaplike wie se navorsing fokus op die volgende vraag: wanneer doen rekenaars om beter besluite as mens? Die navorsing is gegrond in Kunsmatige Intelligensie, masjienleer, en data groot en klein. Die groot probleem areas in die navorsing aangespreek is finansies, gesondheidsorg, onderwys, besigheid, en sport. In die finansiële arena, byvoorbeeld, sy groot vraag vra of jy jou geld moet vertrou om 'n robot. Byvoorbeeld, sien: online. liebertpub / doi / volle / 10,1089 / big.2015.28999.vda Soortgelyke vrae toe te pas in die ander arenas. Byvoorbeeld, kan rekenaars beter onderwysers as mens? Kon hulle bied waardevolle gesondheidsorg advies aan ons dat kundiges nie in staat is om voorsiening te maak? Kon hulle geword waardevolle hulpafrigters? So onlangs as vyf jaar gelede, sou dit verregaande om te dink dat rekenaars kan ry motors beter as mense in ons leeftyd gelyk nog driverless motors is hier reeds. Rekenaars maak al hoe meer besluite vir ons, en al hoe meer so in gebiede wat menslike oordeel verg. Hoe kan ons die invloed van die vinnige vooruitgang in masjien intelligensie in gebiede soos finansies, gesondheidsorg en opvoeding? Professor Dhar leer kursusse op Digital Marketing, handel strategieë, en voorspelling. Hy skryf ook oor-IT-gedrewe transformasie soos die een oomblik ry onderwys, en implikasies vir hoe maatskappye aan kliënte en vennote te praat en data op 'n verantwoordelike regeer. Hy het meer as 70 navorsingsartikels, befonds deur skenkings van die industrie en die National Science Foundation geskryf. Hy baanbreker in die gebruik van die masjien leer vir voorspellende modelle op Wall Street in eie sistematiese handel, risikobestuur, en kliënte en agent bestuur. Hy is 'n gereelde spreker by akademiese sowel as industriële forums. Professor Dhar ontvang sy BA van Tegnologie van die Indiese Instituut van Tegnologie in Delhi, en sy Magister in die Wysbegeerte en Doktor in die Wysbegeerte aan die Universiteit van Pittsburgh. navorsingsbelangstellings predictive Analytics data Wetenskap