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《科学之路》作者
杨立昆是法国人,名字原文为Yann Le Cun,姓氏为Le Cun,因在美国常被误缩写为Y.L.Cun,于是把LeCun合写在一起。中文译名原为扬•勒丘恩,华人AI圈一直亲切地称他为“杨乐康”,他本人听闻后,干脆自己给自己取了中文名字——杨立昆。
他被誉为 “卷积神经网络之父”,2019年3月,因在人工智能深度学习方面的贡献获得2018年度图灵奖。此外,他还获得了2014年IEEE神经网络先锋奖(Neural Network Pioneer Award)、2015 年 IEEE PAMI 杰出研究奖和2016 年 Lovie 终身成就奖。
他为卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)和图像识别领域做出了重要贡献,以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过190多份论文,研发了很多关于深度学习的项目,并且拥有14项相关的美国专利。研究领域包括人工智能、机器学习、机器感知、移动机器人学和计算神经学。
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特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski
世界十大AI科学家之一,美国四大国家学院(国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院)在世仅3位的“四院院士”之一,全球AI专业会议NIPS基金会主席。
作为神经网络的先驱,早在1986年,特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机,把神经网络带入到研究与应用的热潮,将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术,实现了人工智能井喷式的发展。
特伦斯现任美国索尔克生物研究所(美国生命科学领域成果*多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任,是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)领军人物。
特伦斯同时是全球*大在线学习平台Coursera*受欢迎课程《学习如何学习》(Learning how to learn)主理人,通过系统讲解大脑认知的底层知识,让学习者可以改变思维模式,提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。
《科学之路》内容简介
“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献,杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。
杨立昆的科学之路,谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学,而不是文凭,他用自己的经历,证明了通过激烈的考试竞争进入名校不是科学成功的窄门。他广泛阅读,为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行,做自己感兴趣的事情,即便那件事在短时间里不被人看好。在人工神经网络研究的低谷期,他寂寞地坚持,终于取得了举世瞩目的成就。
人工智能正在颠覆人类社会,未来机器能思考吗?杨立昆的这部著作,讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上仅有的时刻发生的故事。
《深度学习》编辑推荐
全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。
本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者,利用大数据和不断增强的计算能力,终于在神经网络算法上取得重大突破,实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学习领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用,首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。
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