Sam Urmian
Stilling
Forsker, Forsker ved slate, ph.d.-student i algoritmegruppen
°Õ¾±±ô³óø°ù¾±²µ³ó±ð³Ù
Kort info
Forsker ved SLATE og ph.d.-student i Algoritmegruppen ved ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´, med arbeid innen generering av syntetiske data og federert læring, og interesser i algoritmer, optimalisering, modellsjekking, automatisert teorembevising og kombinatoriske problemer.
Forskning
Jeg er forsker ved SLATE og ph.d.-student ved Institutt for informatikk ved Universitetet i Bergen, der jeg er en del av Algoritmegruppen. Forskningen min ligger i skjæringspunktet mellom algoritmer og kunstig intelligens, og kombinerer teoretisk informatikk med praktiske spørsmål innen maskinlæring og datadrevne systemer.
Jeg arbeider for tiden med generering av syntetiske data og federert læring. Mer generelt er jeg interessert i algoritmer, optimalisering, modellsjekking, automatisert teorembevising og kombinatoriske problemer. Jeg er også involvert i organiseringen av AI-olympiaden i Norge. Ta gjerne kontakt dersom du er interessert i disse temaene.
Formidling
Jeg er involvert i organiseringen av AI-olympiaden i Norge (NOKI), og arbeider med å knytte elever til AI, algoritmer og problemløsning.
Undervisning
Jeg er interessert i undervisning og veiledning innen algoritmer, optimalisering, kunstig intelligens, maskinlæring, automatisert resonnering og relaterte temaer i teoretisk informatikk.
Publikasjoner
Fagartikkel
Konferanseposter
Vitenskapelig artikkel
En oppdatert oversikt over publikasjonene mine finnes på Google Scholar og DBLP. Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=RktHIgcAAAAJ&hl=en DBLP: https://dblp.org/search/author?q=Farhad+Vadiee Tidligere publikasjoner kan være registrert under navnet Farhad Vadiee.
Prosjekter
Nåværende prosjekter inkluderer ASPIRE, EduTrust AI, AI LEARN og NOKI. Tidligere arbeid inkluderer AUTOPROVING: Automated Theorem Proving from the Mindset of Parameterized Complexity Theory (prosjektnr. 288761).