Hava Siegelmann

Científico informático

Hava Siegelmann es una científica informática estadounidense y profesora titular de la Universidad de Massachusetts Amherst . ^[1]

Biografía

Siegelmann obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad Rutgers (1993) bajo la tutela de Eduardo Sontag . Su disertación versó sobre el tema de la hipercomputación . ^[2] Obtuvo una maestría en Ciencias de la Computación en la Universidad Hebrea (1992) y una licenciatura en Ciencias de la Computación en el Technion (1988).

Siegelmann fue directora de programas de inteligencia artificial de DARPA , entre ellos, Lifelong Learning Machines, ^[3] Guaranteeing AI Robustness Against Deception, ^[4] y Cooperative Secure Learning. ^[5] DARPA/DoD le otorgó la Medalla al Servicio Público Meritorio por su investigación y liderazgo. ^[6]

Publicaciones seleccionadas

• Ben-Hur, A.; Horn, D.; Siegelmann, HT; Vapnik, V. (2001). "Agrupamiento de vectores de soporte". Revista de investigación en aprendizaje automático . 2 : 125–137.
• Siegelmann, HT (1995). "Computación más allá del límite de Turing". Science . 238 (28): 632–637. Bibcode :1995Sci...268..545S. doi :10.1126/science.268.5210.545. PMID  17756722. S2CID  17495161.
• Siegelmann, Hava T. (1999). Redes neuronales y computación analógica: más allá del límite de Turing. Boston, Mass.: Birkhäuser. ISBN 0-8176-3949-7.OCLC 39485184  .
• Siegelmann, HT; Ben-Hur, A.; Fishman, S. (1999). "Complejidad computacional para dinámica de tiempo continuo". Physical Review Letters . 83 (7): 1463–1466. Código Bibliográfico :1999PhRvL..83.1463S. doi :10.1103/physrevlett.83.1463.

Referencias

1. "Hava T. Siegelmann". Facultad de Información y Ciencias Informáticas de Manning . Universidad de Massachusetts Amherst. 20 de febrero de 2008. Consultado el 5 de agosto de 2023 .
2. Siegelman, Hava (1993). Fundamentos de redes neuronales recurrentes (tesis doctoral). Universidad Rutgers.
3. "Máquinas de aprendizaje permanente (L2M) (archivado)". www.darpa.mil . Consultado el 23 de septiembre de 2023 .
4. "Garantizar la robustez de la IA frente al engaño (GARD)" www.darpa.mil . Consultado el 23 de septiembre de 2023 .
5. "Aprendizaje seguro cooperativo (CSL) (archivado)". www.darpa.mil . Consultado el 23 de septiembre de 2023 .
6. "DARPA reconoce a la profesora de UMass Hava Siegelmann por sus importantes avances en IA" (Comunicado de prensa).