欢迎访问我的网站。我现在是副教授卡内基梅隆大学（CMU）的机器学习。我在机器学习部门任职在计算机科学学院，亨氏公共政策学院（礼貌）和社会计算（礼貌）。我的研究涵盖了ML的核心方法和理论，它们在医疗保健和自然语言处理中的应用，以及对调查模式本身的重大关切，以及它所产生的技术对社会系统的影响。

我也是Abridge的首席技术官和首席科学家，定义前沿的医疗AI公司新兴环境收听空间中的技术。我们业界领先的产品turns turns raw audio医患对话成为高质量的参观后文件草稿，释放医生的注意力，关注患者（在就诊期间）并主要关注最后一英里的编辑（访问后）。实现这一愿景需要科学创新在技术堆栈的每个组件上，致力于解决美学问题，并创新如何评估、监控和调整模型根据不断变化的使用模式。

我在最可爱的大学完成了博士学位在人工智能小组，如果我有时间机器，我就会回去，毕业还需要两年时间，并真正学会冲浪。

在CMU，我指导近似正确机器智能（ACMI）实验室, 一群优秀的学生，他们的创造力和天赋是主要原因为什么我常年威胁要搬迁到爱琴海的一个小岛上，这仍然是无稽之谈。一旦我再也无法吸引这么有天赋的孩子来激励我，我计划潜逃到阿莫戈斯，在那里我会被动地监督一群山羊，慢慢掌握从当地草药中提取白酒的古老工艺，我的余生都致力于写第三流的科幻小说。

我实验室的重点包括：（i）构建能够应对不断变化的世界的强大系统，是否由于环境的自然变化（所谓的自然分布转移）或者由于战略操纵热衷于影响自动决策的其他代理；（ii）以哲学连贯的方式理解机器学习的社会影响；（iii）表征学习与因果关系的交叉；以及（iv）利用ML解决临床医学中的重要问题。考虑到这些问题，我倾向于支持应用程序涉及自然语言数据，并期望这种兴趣能够持续下去。

我重视清晰的科学散文，并（与他人）合著两篇文献综述（关于RNN和差异隐私），最近还创作了一本互动书，（深入学习）[https://d2l.ai网址],它通过讲解、数学和代码教授深度学习，在一本用朱皮特语编写的完全交互式教科书中并自动编译为HTML和PDF（剑桥大学出版社即将出版）。2016年秋季，我推出了“近似正确”，旨在沟通机器学习技术和社会观点的博客。我们已经成功地解决了对人工智能的误解，无论是在更广泛的讨论中还是在研究界，但面对文盲，文字只能起到如此大的作用。

现在，我计划保持这个网站的静态，将访问者介绍给ACMI实验室网站动态更新内容，包括最近的论文，当前学生，以及其他新闻。

联系人：兹利普顿[在]cmu[点]edu。

办公室：GHC 8129号

助理：为了最大限度地提高您的电子邮件收到回复的可能性，请抄送我的行政助理Marlee Bandish：mbadish[at]andrew[dot]cmu[dot]edu，他们的组织能力弥补了我的不足。