S6E4: Joel Ye: Examining Neural Data More Efficiently And Holistically Science In Parallel podcast

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コンテンツは Sarah Webb and Krell Institute によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャストコンテンツは、Sarah Webb and Krell Institute またはそのポッドキャストプラットフォームパートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。

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S6E4: Joel Ye: Examining Neural Data More Efficiently and Holistically

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Understanding how the brain works remains a grand scientific challenge, and it's yet another area where researchers are examining whether foundation models could help them find patterns in complex data. Joel Ye of Carnegie Mellon University talks about his work on foundation models, their potential and limitations and how others can get involved in applying these AI tools.

Joel Ye is a Ph.D. student in the program in neural computation at Carnegie Mellon University in Pittsburgh, where he studies ways to understand brain data and brain-computer interfaces. He's a third-year Department of Energy Computational Science Graduate Fellow.

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39 つのエピソード

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Joel Ye is a Ph.D. student in the program in neural computation at Carnegie Mellon University in Pittsburgh, where he studies ways to understand brain data and brain-computer interfaces. He's a third-year Department of Energy Computational Science Graduate Fellow.

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