Artwork

Sisällön tarjoaa Galois Inc., Joey Dodds, and Shpat Morina. Galois Inc., Joey Dodds, and Shpat Morina tai sen podcast-alustan kumppani lataa ja toimittaa kaiken podcast-sisällön, mukaan lukien jaksot, grafiikat ja podcast-kuvaukset. Jos uskot jonkun käyttävän tekijänoikeudella suojattua teostasi ilman lupaasi, voit seurata tässä https://fi.player.fm/legal kuvattua prosessia.
Player FM - Podcast-sovellus
Siirry offline-tilaan Player FM avulla!

#7: Aditya Thakur – “If it goes too slow, they'll turn it off”: Analysis Tools That Work

1:13:38
 
Jaa
 

Manage episode 288985734 series 2824530
Sisällön tarjoaa Galois Inc., Joey Dodds, and Shpat Morina. Galois Inc., Joey Dodds, and Shpat Morina tai sen podcast-alustan kumppani lataa ja toimittaa kaiken podcast-sisällön, mukaan lukien jaksot, grafiikat ja podcast-kuvaukset. Jos uskot jonkun käyttävän tekijänoikeudella suojattua teostasi ilman lupaasi, voit seurata tässä https://fi.player.fm/legal kuvattua prosessia.

Dr. Aditya Thakur, a computer science professor at U.C. Davis, walks us through his work on developing analysis tools that he wished he had while working in industry at places like Google. Aside from program analysis, we talk about making a research group successful by exposing them to industry. Towards the end, he shares his work on techniques and tools for repairing a trained deep neural network once a mistake has been discovered. Along the way, we learn about things like abstract interpretation, non-determinism, the trickiness of parallelism, and other concepts pertinent to analysis in an approachable way.

You can watch this episode on our Youtube Channel: https://youtube.com/c/BuildingBetterSystemsPodcast

Joey Dodds: https://galois.com/team/joey-dodds/

Shpat Morina: https://galois.com/team/shpat-morina/

Aditya Thakur: http://thakur.cs.ucdavis.edu/

Galois, Inc.: https://galois.com/

Contact us: podcast@galois.com

  continue reading

22 jaksoa

Artwork
iconJaa
 
Manage episode 288985734 series 2824530
Sisällön tarjoaa Galois Inc., Joey Dodds, and Shpat Morina. Galois Inc., Joey Dodds, and Shpat Morina tai sen podcast-alustan kumppani lataa ja toimittaa kaiken podcast-sisällön, mukaan lukien jaksot, grafiikat ja podcast-kuvaukset. Jos uskot jonkun käyttävän tekijänoikeudella suojattua teostasi ilman lupaasi, voit seurata tässä https://fi.player.fm/legal kuvattua prosessia.

Dr. Aditya Thakur, a computer science professor at U.C. Davis, walks us through his work on developing analysis tools that he wished he had while working in industry at places like Google. Aside from program analysis, we talk about making a research group successful by exposing them to industry. Towards the end, he shares his work on techniques and tools for repairing a trained deep neural network once a mistake has been discovered. Along the way, we learn about things like abstract interpretation, non-determinism, the trickiness of parallelism, and other concepts pertinent to analysis in an approachable way.

You can watch this episode on our Youtube Channel: https://youtube.com/c/BuildingBetterSystemsPodcast

Joey Dodds: https://galois.com/team/joey-dodds/

Shpat Morina: https://galois.com/team/shpat-morina/

Aditya Thakur: http://thakur.cs.ucdavis.edu/

Galois, Inc.: https://galois.com/

Contact us: podcast@galois.com

  continue reading

22 jaksoa

Все серии

×
 
Loading …

Tervetuloa Player FM:n!

Player FM skannaa verkkoa löytääkseen korkealaatuisia podcasteja, joista voit nauttia juuri nyt. Se on paras podcast-sovellus ja toimii Androidilla, iPhonela, ja verkossa. Rekisteröidy sykronoidaksesi tilaukset laitteiden välillä.

 

Pikakäyttöopas