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Kurzbiografie

Adam Dziedzic ist Tenure-Track Faculty am CISPA, wo er die SprintML-Gruppe mit dem Forschungsschwerpunkt „Sicheres, privates, robustes, interpretierbares und vertrauenswürdiges maschinelles Lernen“ mitleitet. Bevor er zum CISPA kam, war er Postdoktorand am Vector Institute und an der University of Toronto sowie Mitglied des CleverHans Lab unter der Betreuung von Prof. Nicolas Papernot. Er promovierte in Informatik an der University of Chicago, wo er von Prof. Sanjay Krishnan betreut wurde und sich mit der Komprimierung von Eingaben und Modellen für adaptive und robuste neuronale Netze befasste.

CV: Letzte Stationen

Seit 2023
Tenure-Track Faculty am CISPA
2020 - 2023
Postdoctoral Researcher an University of Toronto & Vector Institute
2015 - 2020
PhD an der University of Chicago

Veröffentlichungen von Adam Dziedzic

Jahr 2024

Konferenz / Medium

ICML Workshop on Foundation Models in the WIld (ICML-W) POST: A Framework for Privacy of Soft-prompt Transfer

Konferenz / Medium

International Conference on Learning Representations (ICLR) Memorization in Self-Supervised Learning Improves Downstream Generalization

Artikel

eBioMedicine Decentralised, Collaborative, and Privacy-preserving Machine Learning for Multi-Hospital Data

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Localizing Memorization in SSL Vision Encoders

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Open LLMs are Necessary for Private Adaptations and Outperform their Closed Alternatives

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Finding NeMo: Localizing Neurons Responsible For Memorization in Diffusion Models

Jahr 2023

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Robust and Actively Secure Serverless Collaborative Learning.

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Bucks for Buckets (B4B): Active Defenses Against Stealing Encoders

Konferenz / Medium

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Flocks of Stochastic Parrots: Differentially Private Prompt Learning for Large Language Models

Artikel

CoRR Bucks for Buckets (B4B): Active Defenses Against Stealing Encoders.