AI разоблачен блогеры и писатели, за которыми стоит следить

AI раскрыл блогеров и писателей, которых стоит следить

Оставаться в курсе событий и проявлять энтузиазм крайне важно, чтобы быть в курсе быстро развивающейся области искусственного интеллекта. Следить за последними трендами, открытиями и идеями в этой области – огромная задача, поскольку она развивается со страшной скоростью. Мы составили список самых проницательных и значимых голосов в сообществе ИИ, чтобы помочь вам узнать больше о мире искусственного интеллекта. Подчеркивая их знания, энтузиазм и отличные взгляды, эти блоггеры и авторы помогают вам понять сложности искусственного интеллекта.

От проницательных анализов Карен Хао до глубокого знания обучения нейронных сетей Себастьяна Рудера, исследований социального влияния Рэйчел Томас, гениальности в обучении Джереми Ховарда и умения подкастов в области ИИ Лекса Фридмана, эту статью мы знакомим вас с лидерами мысли, формирующими обстановку в сфере ИИ. Независимо от того, являетесь ли вы поклонником искусственного интеллекта, начинающим специалистом по обработке данных или просто интересуетесь трансформационным потенциалом искусственного интеллекта, эти мыслители вдохновят и просветят вас в вашем путешествии в ИИ. Присоединяйтесь к нам в исследовании их ценного вклада, и давайте размистифицируем ИИ вместе.

Содержание

• Andrew Ng
• Karen Hao
• François Chollet.
• Sebastian Ruder
• Rachel Thomas
• Andrej Karpathy
• Cassie Kozyrkov
• Jeremy Howard
• Yann LeCun
• Lex Fridman
• Заключение

Andrew Ng

Первым человеком, которого мы рассмотрим, будет Андрю Нг. Андрю является одной из самых влиятельных фигур в сфере искусственного интеллекта, он является сооснователем Coursera, Google Brain (которая сейчас объединилась с Deepmind) и deeplearning.ai. Он учился в Карнеги-Меллонском университете и получил степень бакалавра по психологии познания и степень бакалавра по компьютерным наукам. Позже он поступил в Массачусетский технологический институт (MIT), чтобы продолжить образование, и получил степень магистра. Докторскую степень в области машинного обучения он получил в Университете Калифорнии, Беркли. Вы можете видеть, как Андрю пишет о самых горячих трендах и разработках в области ИИ на своем блоге и в своей рассылке на его веб-сайте.

• Топ-10 креативных способов использования стен слов в вашем учебном расписании
• Сила профессиональных предложений в современном бизнес-пространстве
• ИИ и его возможности/разрушения в искусстве.

Наиболее известным его достижением можно считать его преподавательскую деятельность. Именно он был инициатором создания курса по машинному обучению в Стэнфордском университете на платформе Coursera и сооснователем Google Brain, инициативы компании в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Этот курс помог сделать машинное обучение и искусственный интеллект более известными, а также обучил множество людей по всему миру.

Вот некоторые из основных моментов, с которыми вы познакомитесь, следуя за Андрю Нг:

• Вы узнаете о последних достижениях в области ИИ и машинного обучения, о методах преподавания и о значимости доступности образования для людей по всему миру.
• Его приверженность демократизации образования и предоставлению людям необходимых знаний и навыков для работы в области искусственного интеллекта вдохновляет и просвещает.
• Он обсуждает различные применения ИИ, такие как автономные автомобили, использование ИИ в психическом здоровье и оживление производства с помощью ИИ.
• Он также делится личными идеями и новостями в своем блоге VoAGI.

Карен Хао

Теперь мы обсудим великолепную Карен Хао и почему вам стоит следить за ней, если вы интересуетесь ИИ. Карен — известный человек в области технологической журналистики и искусственного интеллекта. Родилась 19 июля 1992 года, она поступила в Гарвардский университет, где получила степень бакалавра по окружающей среде и общественной политике.

Позднее она получила степень магистра по сравнительному изучению медиа в Массачусетском технологическом институте (MIT). Именно во время обучения в МИТ она начала свою карьеру в области технологической журналистики и репортажах, связанных с ИИ. Она специализируется на раскрытии и пояснении сложных концепций ИИ и их социальных последствий в качестве старшего редактора ИИ в MIT Technology Review. Ее работа охватывает различные темы, включая машинное обучение, глубокое обучение, этику искусственного интеллекта и влияние технологических прорывов на общество.

Замечательным достижением Карен Хао является ее способность передавать сложные технические концепции широкой аудитории. Она отличный коммуникатор сложных концепций, способная помочь людям понять преимущества и недостатки искусственного интеллекта.

Читатели могут извлечь следующие уроки из работы Карен Хао:

• Как эффективно коммуницировать сложные технические темы таким образом, чтобы это было информативно и интересно.
• Ее работа служит моделью для объяснения важности ИИ и технологии в нашей жизни, а также обсуждения этических аспектов этих достижений.
• Следуя ее работе, люди могут глубже понять ИИ и его влияние на общество.

Франсуа Шолле.

24 апреля 1980 года в Париже, Франция, родился Франсуа Шолле. В юности Франсуа учился в престижной школе Люи-ле-Гран, средней школе, расположенной в Париже. Позднее он поступил в университет Стэнфорда, где получил степень бакалавра по компьютерным наукам и математике. Затем он продолжил обучение в Калифорнийском технологическом институте (Caltech), где завершил обучение и получил степень доктора философии по компьютерным наукам с акцентом на нейронные сети и глубокое обучение. Его образование способствовало развитию его навыков глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Франсуа Шолле является выдающейся фигурой в области ИИ и глубокого обучения. Он является компьютерным ученым, исследователем ИИ и автором популярного фреймворка глубокого обучения Keras, популярного фреймворка глубокого обучения для Python. Работа Франсуа в основном сосредоточена на исследовании ИИ с акцентом на глубокое обучение, машинное обучение и нейронные сети. Читая его работы, вы также увидите, что он является сторонником этичного ИИ и ответственной разработки ИИ.

Франсуа известен своими значительными вкладами в область ИИ с созданием Keras — открытого фреймворка глубокого обучения, широко используемого учеными и программистами для создания и обучения нейронных сетей. Keras позволяет большему количеству пользователей использовать известные фреймворки глубокого обучения благодаря интуитивному интерфейсу.

Что вы можете узнать, следуя за Франсуа Шолле и материалом, который он создает, включает в себя:

• Важность вклада в открытое программное обеспечение для сообщества ИИ и значение этических аспектов в исследованиях и разработке ИИ.
• Его работа с Keras продемонстрировала ценность доступных ИИ инструментов для более широкого круга разработчиков.
• Его поддержка ответственного ИИ соответствует растущему интересу отрасли к этическим практикам в области ИИ.

Себастьян Рудер

Себастьян Рудер — выдающаяся фигура в области обработки естественного языка и машинного обучения. Себастьян родился 16 февраля 1991 года в Эрлангене, Германия. Он получил свое образование и научную карьеру в различных учебных заведениях. Рудер окончил Университет Эдинбурга со степенью бакалавра по искусственному интеллекту и Университет Кембриджа со степенью магистра по машинному обучению. Позднее он получил степень доктора наук по обработке естественного языка в Кембриджском университете. В области машинного обучения и обработке естественного языка он уважаем благодаря своим научным достижениям и образовательному фону.

Исследования Себастьяна сосредоточены на трех ключевых областях: обработка естественного языка (NLP), передача знаний и взаимосвязь между лингвистикой и глубоким обучением. Благодаря созданию техник и моделей, он сделал значительный прогресс в нескольких задачах NLP, включая категоризацию текста, распознавание именованных сущностей и анализ настроения. Посетите его блог по адресу ruder.io, если какая-либо из его работ вызывает ваш интерес.

Рудер известен своей работой над революционным методом передачи знаний для обработки естественного языка, называемым “Universal Language Model Fine-tuning” (ULMFiT). Применение моделей может значительно улучшиться с использованием ULMFiT для их предварительного обучения на большом корпусе текстовых данных, а затем настроение их для определенных приложений NLP. Себастьян Рудер также внес вклад в изучение и понимание больших языковых моделей, таких как GPT-2 от OpenAI. Его усилия продвинули наши знания об этих моделях и их применении.

Разработка современных моделей и техник, передача знаний и прогресс в области обработки естественного языка – все это можно узнать из работ Себастьяна Рудера:

• Он подчеркивает важность передачи знаний в NLP, что может быть ценным понятием для тех, кто интересуется обработкой естественного языка и машинным обучением.
• Кроме того, его исследования проливают свет на потенциал и вызовы, связанные с большими языковыми моделями.

Исследования и вклад Себастьяна Рудера высоко ценятся в сообществах искусственного интеллекта и NLP, и его работа продолжает влиять на развитие моделей и техник NLP.

Rachel Thomas

Компьютерный ученый Рэйчел Томас является выдающейся фигурой в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Рэйчел получила степень Ph.D. в математике в Дьюк, была ранним инженером в Uber, и Forbes назвал ее одной из 20 невероятных женщин в AI. Она является главным ученым в fast.ai, организации, известной своим вкладом в демократизацию образования по ИИ. Она известна своей работой по доступности и понятности ИИ и глубокого обучения для широкой аудитории. Она пишет о образовании по ИИ, этике и разнообразии на своем блоге и аккаунте X.

Среди наиболее примечательных достижений Рэйчел Томас стоит отметить ее соучредительство fast.ai, веб-сайта, предоставляющего доступное и бесплатное обучение по ИИ. Ее усилия позволили всему миру получить доступ к первоклассным курсам по ИИ. Она известна своей деятельностью по устранению гендерного и разнообразного разрывов в области искусственного интеллекта, продвигая разнообразие и инклюзию в профессии.

Некоторые ключевые идеи, которые вы можете извлечь из блогов Рэйчел Томас, включают:

• Важность создания образования по ИИ и машинному обучению доступным и понятным.
• Ее защита этического ИИ подчеркивает значимость ответственной разработки ИИ.
• Изучение ее достижений подчеркивает силу открытого доступа к образованию в стимулировании инноваций и прогресса в области ИИ.

Андрей Карпати

Андрей Карпати родился 12 октября 1986 года. Он получил степень бакалавра по компьютерным наукам в Стэнфордском университете. Впоследствии он учился на степень доктора по компьютерному зрению и машинному обучению в Стэнфордском университете, где работал в Лаборатории зрения Стэнфорда в качестве исследователя. Андрей внес значительный вклад в область компьютерного зрения, с особым вниманием к сверточным нейронным сетям (CNN). Он дал много речей и написал работ на темы, касающиеся обнаружения объектов, описания изображений и распознавания изображений. Он много говорит о глубоком обучении; глубокое обучение – это раздел машинного обучения, который сосредоточен на многослойных нейронных сетях. Он предоставляет уникальные принципы и подходы и использует глубокие нейронные сети для обучения на них различных задач. Он тесно сотрудничал с руководителем отдела искусственного интеллекта в Tesla в разработке нейронных сетей для автономного вождения, среди прочих аспектов технологии самоуправляемого автомобиля. Его полезными могут быть обсуждения развитий в технологии автономных транспортных средств во время его работы в Tesla.

Одним из самых глубоких достижений Андрея является его исследование, приводящее к прогрессу в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Вы можете ознакомиться с его многочисленными опубликованными статьями в этих областях. Кроме того, работа Андрея с CNN способствовала разработке алгоритмов, способных распознавать объекты и особенности на изображениях, что имеет применение в таких областях, как автономное вождение, здравоохранение и анализ изображений. Еще одним достижением Андрея была его значительная роль в разработке технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей для автоматического вождения во время работы в Tesla.

От Андрея вы можете узнать следующее:

• Самые последние достижения в области компьютерного зрения, глубокого обучения и искусственного интеллекта.
• Он подчеркивает важность практического опыта и практического обучения, побуждая начинающих исследователей и инженеров по искусственному интеллекту работать над реальными проектами.
• Его работы и лекции помогут вам глубже понять нейронные сети, фреймворки для глубокого обучения и их применение.

Касси Козырков

19 июля 1980 года в Москве, Россия, родилась Касси Козырков. Впоследствии она переехала в США и Канаду. Она имеет опыт в области исследований операций, компьютерных наук и математики, а также обладает степенью доктора философии в системах поддержки принятия решений от Университета Южной Калифорнии. Разнообразное происхождение и образовательный путь Касси Козырков улучшили ее навыки в области науки о данных и принятия решений. В качестве главного ученого по принятию решений в Google Касси играет важную роль в формировании стратегий принятия решений на основе данных внутри компании. Ее работа и презентации часто касаются раскрытия сути науки о данных и представления сложных концепций широкой аудитории.

Ее вклад в развитие науки о данных и продвижение ее значения в принятии решений внутри Google является одним из ее крупнейших достижений. Теперь в организации сформировалась культура принятия решений на основе данных благодаря ее советам и наблюдениям.

Касси Козырков подчеркивает, что наука о данных не только для ученых по данным в ее многочисленных дискуссиях о ценности принятия решений на основе данных в различных бизнесах. В ее выступлениях и письменных работах рассматриваются такие темы, как статистическое мышление, аналитика и практическое применение искусственного интеллекта и машинного обучения. Она стремится помочь людям и компаниям использовать данные для принятия более качественных и информированных решений.

У Касси Козырков вы можете узнать следующее:

• О практических и этических аспектах науки о данных и искусственного интеллекта.
• Она упрощает сложные концепции и призывает людей использовать данные и использовать их для принятия лучших решений, будь вы ученым по данным или нет.
• Ее работа демонстрирует потенциал науки о данных для положительного влияния на различные аспекты нашей жизни и бизнеса.

Джереми Ховард

Джереми Ховард родился 3 ноября 1973 года. Он учился в Университете Мельбурна, где изучал компьютерные науки и философию. Джереми Ховард является выдающейся фигурой в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Вместе с Рэйчел Томас он основал организацию fast.ai, которая сосредоточена на доступности глубокого обучения для широкой аудитории. Джереми известен своей работой по преподаванию и продвижению практических методов глубокого обучения. Он увлечен развенчанием мифов об искусственном интеллекте и делает его доступным для тех, у кого нет глубоких технических знаний.

Одним из наиболее значительных достижений Джереми Ховарда является его совместное основание fast.ai, которая предлагает бесплатные онлайн-курсы по глубокому обучению для тысяч студентов. Благодаря его усилиям, люди с различным образовательным фоном теперь могут овладеть навыками глубокого обучения и искусственного интеллекта. Кроме того, он является известным исследователем в области, который способствовал созданию передовых моделей и приложений глубокого обучения.

У Джереми Ховарда вы можете узнать следующее:

• Джереми придерживается практического подхода к искусственному интеллекту и глубокому обучению. Он считает, что важно сосредоточиться на применении в реальных условиях и решении практических задач, а не только на теории.
• Он выступает в защиту доступного образования в области искусственного интеллекта, делая сложные концепции понятными для широкой аудитории.
• Джереми Ховард часто использует ресурсы и технологии с открытым исходным кодом в своей работе. Он поддерживает использование и вклад в проекты искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.
• Он выступает за ответственное развитие и применение искусственного интеллекта и открыто подчеркивает важность этических аспектов в искусственном интеллекте.

Янн Лекун

Янн Лекун – известный ученый-компьютерщик и одна из ведущих фигур в области искусственного интеллекта. Янн Лекун родился 8 июля 1960 года в городе Суассон, Франция. Он получил степень бакалавра по электротехнике в Лицее Клебер в Страсбурге, Франция. Затем он получил диплом инженера (диплом магистра по инженерии) по электротехнике в Высшей инженерной школе электротехники и электроники (ESIEE), Париж, в 1983 году. Затем он защитил докторскую степень по компьютерным наукам в Университе Пьера и Марии Кюри (Париж VI) в 1987 году с тезисом, названным “Коннекционные модели обучения”.

Основная работа Янна основана на глубоком обучении, нейронных сетях и неконтролируемом обучении. Неконтролируемое обучение позволяет системам искусственного интеллекта обучаться на данных без явной разметки. Это имеет широкие применения для машинного обучения и приложений искусственного интеллекта.

Неупорядоченное обучение. Создание сверточной нейронной сети (CNN), которая является основной архитектурой глубокого обучения. Значительные успехи в области технологии распознавания почерка, которая послужила основой для разработки приложений, таких как автоматизированная обработка чеков.

С богатым педигри в области искусственного интеллекта, Янн Лекун имел фасцинирующую профессиональную жизнь. Я рекомендую посмотреть его на Х, если вы хотите узнать больше о его взглядах. Здесь вы можете узнать о:

• Значимость сверточных нейронных сетей в компьютерном зрении и потенциал неконтролируемого обучения.
• Труд Янна Лекуна подчеркивает важность глубокого обучения и нейронных сетей в искусственном интеллекте.
• Его карьера также подчеркивает практическое применение ИИ в различных отраслях, от компьютерного зрения до социальных сетей.

Лекс Фридман

Лекс Фридман – выдающаяся фигура в области искусственного интеллекта, особенно в сфере автономных транспортных средств и гумано-ориентированного ИИ. Лекс Фридман родился 15 августа 1986 года. Он получил степень бакалавра по компьютерным наукам в Университете Дрекселя. Затем Лекс получил степень магистра по компьютерным наукам в университете Мэриленда, Кольдж Парк. Затем он успешно защитил докторскую степень по компьютерным наукам в Университете Мэриленда, Кольдж Парк.

Искусственный интеллект, машинное обучение, автономные системы и взаимодействие человека и ИИ являются основными направлениями исследований Лекса Фридмана. В рамках своего “подкаста Лекса Фридмана” он беседует о множестве тем с ведущими учеными, учеными, инженерами и мыслителями из различных областей, включая глубокое обучение, этику искусственного интеллекта, самоуправляющиеся автомобили, человеческое сознание и многое другое. Его цель заключается в том, чтобы популяризировать сложные проблемы искусственного интеллекта среди широкой аудитории через свой подкаст и другие публикации. Вы можете ознакомиться с одной из его самых последних серий подкаста с Марком Цукербергом, которая была поистине прорывом в мире технологий, так как интервью было проведено через Метавселенную.

Благодаря “Шоу Лекса Фридмана” Лекс Фридман вступил в беседы с некоторыми из самых видных фигур в области искусственного интеллекта и смежных тем. Широкая публика теперь понимает искусственный интеллект, благодаря тому, что Лекс умеет переводить сложные идеи в понятные дебаты. Хотя его работа в основном известна своими учебными материалами и образовательными ресурсами, она имеет большой вклад в расшифровку ИИ и продвижение дискуссий о его этических и социальных последствиях.

Что вы можете узнать у него:

• Подход Лекса Фридмана к доступному и увлекательному изложению тем связанных с искусственным интеллектом представляет собой ценный урок эффективной научной коммуникации.
• Он акцентирует внимание на важности междисциплинарных диалогов и необходимости открытых обсуждений потенциала и проблем искусственного интеллекта.
• Его подкасты и контент предлагают понимание последних исследований по искусственному интеллекту, предоставляя ценный ресурс для тех, кто интересуется искусственным интеллектом и его широкими последствиями.

Заключение

В заключение, следить за рядом влиятельных фигур в области искусственного интеллекта поможет вам ориентироваться в сложной области этой развивающейся дисциплины. Эти люди предоставляют бесценные идеи о искусственном интеллекте и его далеко идущих последствиях, от инновационных методов преподавания Эндрю Нга до умения Карен Хао ясно объяснять сложные концепции искусственного интеллекта, отношение Франсуа Шолле к этическому искусственному интеллекту и вклад Себастьяна Рудера в обработку естественного языка. С разнообразными фонами и достижениями Рэйчел Томас, Кэсси Козырков, Джереми Ховарда, Ян ЛеКун и Лекс Фридман способствуют доступности и этическим вопросам в области искусственного интеллекта, расширяя его применение в различных сферах.

Вы можете узнать больше о революционном потенциале искусственного интеллекта и его огромном влиянии на наш мир, следуя за этими влиятельными личностями. Они гарантируют, что каждый может принять участие в этом увлекательном путешествии инноваций и открытий, сотрудничая для разъяснения сложной области искусственного интеллекта.