Cookies

We gebruiken cookies om u de beste ervaring op onze website te bieden. U kunt meer informatie vinden over welke cookies we gebruiken of deze uitschakelen in de instellingen. - Bekijk cookie instellingen

Ga naar inhoud
Projecten
InDeep: Interpreting Deep Learning Models for Text and Sound

InDeep: Interpreting Deep Learning Models for Text and Sound

Dit project brengt ons academisch onderzoek van topniveau in contact met echte toepassingen van DL. Onze strategische en langdurige samenwerking tussen academische en niet-academische partners zal onze industrieën en onze maatschappij ten goede komen en de wetenschap van DL en de interpreteerbaarheid zelf vooruit helpen. De kern van ons voorgestelde project is begrijpen welke klassen van toepassingen welke DL-analysetechnieken vereisen. Tijdens dit project onderzoeken we verschillende methoden voor het interpreteren van DL-gebaseerde leersystemen. Dit zal gebeuren in een coherente groep van samenhangende, complementaire werkpakketten in drie verschillende domeinen (tekst, spraak en muziek) en op een manier die een brug slaat tussen academische en commerciële partners, de deskundige gebruiker en de niet-deskundige eindgebruiker, en verschillende theoretische en praktische benaderingen.

Call: NWA?

In het NWA-programma is de verbinding van samenleving en wetenschap essentieel. Overheden, onderzoekers, maatschappelijke organisaties en burgers ontwikkelen en benutten samen kennis om tot wetenschappelijke en maatschappelijke impact te komen. En aan de hand van wetenschapscommunicatie wordt kennis gedeeld in de samenleving om de betrokkenheid bij en het vertrouwen in wetenschap te vergroten.

Projectinformatie

Jaartal

2021

Organisatie

NWO

Programma

NWA

Hoofdaanvrager

dr. W.H. Zuidema, Universiteit van Amsterdam

Budget

€3.375.000,00

Toegekend budget

€2.000.000,00

  • Privacy overzicht
  • Noodzakelijke cookies
  • Cookies van derden
  • Aanvullende cookies
  • Privacy en cookies

Deze website maakt gebruik van functionele-, analytische- en tracking-cookies om de website te verbeteren.

Strikt Noodzakelijke Cookies moet te allen tijde worden ingeschakeld, zodat wij uw voorkeuren voor cookie-instellingen kunnen opslaan.

Deze website gebruikt Google Analytics, Hotjar en Facebook pixel om anonieme informatie te verzamelen, zoals het aantal bezoekers van de site en de meest populaire pagina's.

Door deze cookie ingeschakeld te houden, kunnen we onze website verbeteren.

Deze website gebruikt de volgende aanvullende cookies/services:

Meer over onze cookies