المنشورات
أبحاث في تعلّم الآلة الموثوق وتصحيح الأخطاء العددية وتقييم الذكاء الاصطناعي.
أبحاث محكّمة ومسودات أولية في موثوقية تعلّم الآلة، والدقة العددية على وحدات معالجة الرسوميات، وتقييم النماذج اللغوية الكبيرة، وتعليم هندسة البرمجيات. الأوراق منشورة بالإنجليزية.
موثوقية تعلّم الآلة
Soft Assertions
اكشف الأخطاء المختبئة في الأرقام.
FSE 2025 / PACMSE
Shaila Sharmin, Anwar Hossain Zahid, Subhankar Bhattacharjee, Chiamaka Igwilo, Miryung Kim, and Wei Le
تقدّم Soft Assertions، وهي طريقة لاكتشاف أخطاء عدم الاستقرار العددي الخفية في تطبيقات تعلّم الآلة واستثارتها.
تقييم النماذج اللغوية
السياق هو الأساس.
كشف خطاب الكراهية عبر المناطق.
arXiv:2502.19612
Anwar Hossain Zahid, Monoshi Kumar Roy, and Swarna Das
تقيّم أداء النماذج اللغوية الكبيرة في كشف خطاب الكراهية عند تزويدها بالسياق الجغرافي والاجتماعي.
الحوسبة العددية على GPU
NVIDIA / AMD
الحساب نفسه. نتائج مختلفة.
arXiv:2410.09172
Anwar Hossain Zahid, Ignacio Laguna, Wei Le
تدرس الفروق العددية بين التنفيذ على وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA وAMD، وأثرها في قابلية إعادة الإنتاج والنقل.
تعليم هندسة البرمجيات
تعلّم بالبناء.
منصة مفاهيمية للتدريب الافتراضي.
ICCIT 2020
Raihan Mia, Anwar Hossain Zahid, Bipul Chandra Dev Nath, and Abu Sayed Md Latiful Hoque
تقدّم تصميمًا مفاهيميًا لمنصة برمجية لتقديم التدريب الافتراضي وقياس مهارات تطوير البرمجيات.