Joshua Tan

Joshua Tan es matemático e investigador de IA. Actualmente está haciendo un doctorado en ciencias de la computación en Oxford. Actualmente soy estudiante de doctorado en ciencias de la computación en Oxford con Samson Abramsky y Bob Coecke; anteriormente, completé mi maestría en matemáticas puras en el Instituto Courant de la Universidad de Nueva York, donde mi investigación involucró aplicaciones de la geometría y la topología a la inteligencia artificial. Para mi tesis, he estado explorando diferentes formas de aplicar la teoría de categorías y la teoría de la gavilla a la teoría del aprendizaje computacional, desde el trabajo en la conjetura de compresión de la muestra hasta las medidas de diversidad en el impulso. Mis intereses incluyen la teoría de categorías, la teoría del aprendizaje computacional, la teoría de la gavilla, la robótica y la historia del arte. Actualmente: Ayudo a dirigir el Proyecto Metagovernance. Acabamos de ganar una subvención emblemática de Grant for the Web. Estoy trabajando con Wistan Chou y Sokwoo Rhee en garantías teóricas para la consistencia del ciclo. El periódico estará disponible próximamente. Michael Zargham y yo acabamos de publicar Govbase, una base de datos de proyectos y herramientas de gobernanza en línea. Formo parte del equipo ejecutivo de Composicionality, una nueva revista académica de acceso abierto y revisada por pares dedicada a las ideas compositivas en ciencias y matemáticas, especialmente aquellas con un origen categórico. Edito una serie de libros con Bob Coecke llamada Teoría de categorías aplicadas, publicada por Cambridge University Press. ¡Envíenos un correo electrónico si tiene una idea!