AI和机器学习领域6大顶级专家盘点:吴恩达李飞飞在列
由于机器学习技术的发展,每天我们都会听说人工智能带来的最新进步,无论是对医疗健康,还是关于围棋比赛。然而我们常常没有注意到的是,在这些成功的机器人背后也有着人类的聪明才智。
我们今天看到的快速变化是由于整个行业和学术界的努力。对于人类生成并收集的越来越多数据,研究者正在探索更好的利用方式。
其中一些重量级的研究者在机器学习领域取得了重要突破。目前,这些技术进步已成为了我们开发数字工具,将人工智能应用于社交网络、无人驾驶汽车,以及工业互联网的基础。
1、吴恩达
吴恩达近期辞去了百度首席数据科学家的职务。此外,他也是在线教育平台 Coursera 的创始人,以及斯坦福大学计算机科学系助理教授。
在加入百度之前,他创建了谷歌的 Brain AI 研究部门,专注于深度学习技术。在斯坦福大学,他牵头的项目包括斯坦福人工智能机器人(STAIR)的开发,以及利用单一二维照片生成三维数字模型的算法。
2、约书亚·本吉奥(Joshua Begio)
作为蒙特利尔大学计算机科学系教授,本吉奥以智能神经网络和深度学习方面的研究而闻名。他曾表示,在他研究背后最重要的动机是理解“通过学习获得智能的原理”。他的许多公开工作集中于自动编码器。这种技术用于编码非结构化数据,使数据可以通过无监控机器学习技术被计算机理解。
3、延恩·勒昆(Yann LeCunn)
勒昆自 2013 年以来担任 Facebook 的人工智能研究负责人。他是计算机视觉技术的先驱,即让计算机以类似人类的方式识别对象,进而将对象归类。他也被认为是卷积神经网络模型的发明者之一。卷积神经网络的目标是以类似人类眼睛或大脑的方式,获取并表达信息。他是纽约大学数据科学中心的创始人。
4、德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)
哈萨比斯是 DeepMind 的联合创始人,这家英国人工智能创业公司于 2014 年被谷歌收购。他的工作专注于结合机器学习技术和神经科学,开发人工神经网络。DeepMind 最著名的成功是去年轰动一时的围棋人工智能 AlphaGo。这是首个击败人类围棋大师的计算机程序。在取得这一突破之前,最强大的围棋人工智能只能达到人类业余选手的水平。
5、杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)
辛顿目前一方面是谷歌的工程研究员,一方面担任多伦多大学计算机科学系教授。早在 1992 年,他就曾发表论文,讨论使用人工神经网络去模拟人类对信息的处理方式。辛顿最初从事心理学学习,随后获得了人工智能领域的博士学位。他将自己对人类认知过程的理解应用于计算机。
6、李飞飞
李飞飞目前担任谷歌云的人工智能和机器学习负责人。她是斯坦福大学助理教授,同时担任斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室主任。
李飞飞是 100 多篇科研论文的作者,这些论文涉及计算神经科学、视觉识别、大数据,以及她在 ImageNet 项目中的工作。ImageNet 是一个图片数据库,用于训练深度学习图片识别算法。
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