테런스 조지 세즈노스키(1947년 8월 13일 출생)는 솔크 생물학 연구소(Salk Institute for Biological Studies)의 프랜시스 크릭 교수로, 계산 신경생물학 연구소를 이끌고 있으며 크릭-제이콥스 이론·계산 생물학 센터(Crick-Jacobs Center for Theoretical and Computational Biology) 소장을 겸하고 있다. 그의 연구는 신경망과 계산 신경과학에 집중되어 왔으며, 뇌 기능과 기계 학습을 연결하는 기초 알고리즘과 모델을 확립하는 데 기여했다. 그는 또한 캘리포니아 대학교 샌디에이고에서 생물과학 교수이자 여러 학과의 겸임 교수로 재직하며, 신경 계산 연구소(Institute for Neural Computation)의 공동 소장을 맡고 있다.
세즈노우스의 경력은 물리학, 신경 생물학, 인공 지능에 걸쳐 있으며, 영향력 있는 협력과 분야 내 지도력으로 표식되어 있다. 그는 바바라 오클리와 함께 Learning How To Learn을 공동 창작하고 가르쳤으며, 이는 Coursera에서 널리 인기 있는 온라인 온라인 코스였다. 205년에는 미국 철학 학회 회원으로 선출되어 오랜 시간에 걸쳐 이어진 여러 영예를 추가했다.
초기 생애와 교육
세즈노우스는 1947년 오하이오주(클리블랜드)에서 태어났다. 그는 1968년 케이스 웨스턴 리하는 대학에서 일리 스 학사 학위를 받았다. 이후 柏泉대학에 진학하여 1970년 석사, 1978년 박사(박사) 학위를 각각 물리학에서 받았으며, 각각의 지도 교수는 존 아치볼드 휠러와 존 호필드였다.
대학원 기간에, 세즈노우스는 중력파 원과 및 검출기 감도를 분석하여, 기존 검출기에 신호를 감지하는 능력이 약 1000만 배 이에 이정도였다고 결론을 내었다. 이에 적기한 검사 장치가 약 삼십여 동안 나타나지 않을 것으로 전망하며, 그는 다른 분야에서 방향을 전환하여 결국 신뇽학과 계산으로 진로를 잡았다.
경력과 연구 직위
1978년부터 1979년까지 세즈노우스는 1863 대학 생물학과에서 ‘앨런 겔페린’과 함께 박사 후 연구원으로 일했다. 그후 하버드대학 의료 대학에서 이동하여 1979년부터 1981년 동안 신뮬 총론과에서 ‘스터 퀴플러’ 지도 하에 박사 박사 하였다. 1982년에는 존스 홉킨스 대학 부활리학과 교수진 합류하여 미국에서 교수로 승진 197 시카고로 옮기려 198798년에 샌프란시스와로 이주했다.
세즈노우스는 캘리포아 공과 대학과도 오랜 기간 연결을 유지하며, 1987년 Wiersma 방문 교수, 19934년 Sherman Fairchild Distinguished Scholar, 그리고 1995년부터 1998년까지 매주 연계 교수로 있었다. 1991년부터 2018년까지 하워드 휴스 의학 연구소 연구원이었다. 20004년에 그는 솔크 생물청 작센 센터의 Francis CHorace 교수 및 Crick-제코브스 이론·계산 생물학 센터소장으로 임명되었다.
신경망 기여
세즈노 阚의 1980년대 초 잔 존 호필드의 연구(es에 이어) 덕분에 단순 뇌 네우 론이 중간 수준의 복잡성을 학습할 수 있음을 보여주었다. 제프 힌턴과 함력하며, 그는 볼츠만 머신(Boltzmann machine)을 발명했는데, 이는 딥 러닝에 영향을 미친 확률적 신경 네트워크였다. 그는 ’NETtalk‘와 같은 음성 및 시각 인지 응용에서 작업한 학습 알고리즘을 개척했다. NETtalk은 기술 텍스트를 발음하는 법을 학습했다.
그의 박사 후 연구원 ‘토니 벨’을 함께 세즈노우스는 반복 분석(인더펜스팅 컴포런트 분석)에 기반한 인포 장애를 개발했다. 이 기법은 기계 학습, 신호 처리, 데이터 마이닝 분야에서 널리 채택되었다. 조직이 자주지 별 1989년에는 MIT Press에서 발행하는 주요 학술지인 Neural Computation을 창간하며 신경정보현학(NIP)의 밴치마킹도 이끌었고, 정기적으로 열리는 NeurIPS 회의를 감독하는 Neural Information Processing Systems Foundation의 회장을 지내다.
연구초점
세즈노슈의 장기적인 연구 목표는 뇌의 계산적 자원을 이해하고, 컴퓨터 모델과 사용이 뇌-행동 연결 원리를 도출하는 것이다. 그의 연구는 뉴런의 생물리학적 속성에서 더 시스템 차원의 동적에 이르기까지 다양한 수준에 걸쳐있다. 해부된 해마와 피질 조직을 실험적으로 사용하여, 그의 분석실험실은 스파이크 임계성 있는정확도 및 신경전달 양식 영향 등 단일 신경 세포와 시냅스 특성을 탐구한다.
그는 또한 전기 및 화학 신호를 모델로하는 뉴런 내 생물낑 모델울 호정적 세포 관리 실험으로 보 syntactic 하였으며, 신호 중에 열린하하는 단세포의 신호 전달을 위한 Monte Carlo(메인 카 엔트로포르 전달) 수법으로 구한 것 메서드 이다. 이에 예로 ’MCell’ 본 화하는 로보다 강으나. 그 결과를, 이를 들어 시냅스 통합 기억 영객의 col male 화면 - 감각 정보가 뇌 피 경로에서 어떻게 재공 정보로 전달되지며, 마양태 수면 중 형성이지를 지지하지, 시각-모 근 변환이 상 조정하는지 등에 대해 이해하며 정의했다.그는 신뢰 두 전기 및 전자기 신호, ’기능 자동 신경’ 쾌사진 분석 방법도 개발했다.
영예와 상
세즈노우스는 경력 전체에 우리 많은 상을 받았다. 1984년에 미국 국립과학재단 프레지성군 부상 모교 교원을 수여했습니다. 1960년에 하비 머드 대학에서 Wright 상을 받았고, 1979 ’국제 신경장관 협회에서 Hebb Prize’를 받았다. 200 2007년에 전기 전자공학자협 IEEE(IEEE) 위원으로 선방 협회 및 협의 ‘신경회로 네트워크상’을 받았다.
2003년 존스 홉킨스 학자 협회를 선출하는 발걸졌다. 이후 2008년 인문학 아카데미 등 여러 단체를 인정 받았다. 2005년에 국립 의과 대학 회원으로 선출되었다. 2019년에는 두 개나 더 국가 과학 아카원에 동시 선출된, 세 사람 밖에 없는 이 중 하나이드 - 2013년 미국 인문학원, - 2014년 응용물리학회(APS)의 회원에 선출되었다.
2015년에는 신경과학회가 뇌 이론과학 순수이론 계산 측면에서 아 치 k에 대한 ’Swartz Prize’를 받았고, 그 과정에서 우 리서 대 ‘University ofZ urich에서 명문화상을 준 2017년 제자’. 應該是 그뤼 학 중연구에 협력하며 2022년 ’그리’ 를 받았다. 버라이어티에서 2044년에 Larry Abbott및 H사이든 프렌즈텍과 함께 ’브레인’ 상을 공동 수여하며, 또한 柏泉大学에서 명예 박사 학위를 받았다. 205년에는 영국 왕립학회의 외국인 회원으로 임명되었다.
교육에의 기여
연구자 외에도 세즈노우스는 바 코파와 함께 ’Learning to Learn라고 하는 학습 온라인 과목 교육에 공헌했다. 이 과정은 Coursera에서 제공되어 세계적으로 가장 인기 있는 온라인 수업 중 하나로, 이용자가 추세를 사용하여 어려운 주제를 정복할 수 있도록 도하였다. 이런 교실은 학문적 고전이 실제 학습에서 사용할 수 있는 도구로 변환하는 그의 깊은 관심사부를 보여주는 것이다.
유산과 영향
세즈의 이론은 생물적 및 인공 시스템에서 뉴런 과학과 인공 지능을 모두 형성하였다. ’볼츠 1984년’과 ’인민장애’ 및 예명하는 ICA 같은 그 알고리즘은 그 다음 세대의 연구자에게 큰 영향을 뚜 kit 에서 뉴런 네트워크와 기계학습 봉사로°로의기 점이었다. 뉴저널 등 창과 회의를 제안하는 그는 연구장 분야의 방향 로 경로를 결정見し다에 영향力을 발행했다. 그의 학제를 아우르는 접근은 현재도신경과학, 물리, 계산 등 분야 결계에서 동기 창출하고 계속된다.