近几年间，深度学习的兴起造就了一批超级巨星。一向在学术界默默无闻的大佬们，相继成为了业界的领头人，而他们的声名也再从业界一路传至大众耳中。

 

　　几个月前，Andrew Ng正式发布deeplearning.ai与coursera合作而成的深度学习系列课程，同时也附上了他对话深度学习领域具有开创性贡献的大牛们的访谈视频，更是将他们进一步推向了大众的视线。

 

　　Yann LeCun、Andrej Karpathy、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio……谈到这些耳熟能详的深度学习大牛们，如果你能否如数家珍地给你的小伙伴们，是不是简直炫酷呢？
 

 

 

 

 

 

　　2011年，Andrew Ng领导开发了斯坦福大学MOOC平台（大规模开放在线课程），向超过10万名学生教授了在线机器学习课程，并由此成立了Coursera。

 

　　Andrew Ng的理想是免费向全世界人民传播最好的教育。今天，Coursera与世界顶尖大学合作，可以提供高品质的在线课程，也是世界上最大的MOOC平台。

 

　　Andrew Ng 研究机器学习，重点是深度学习。他创建并领导开发了基于大规模深度学习算法的“谷歌大脑”项目。“谷歌猫”就是起源于这里，它包含了一个巨大的神经网络，其中有10亿个参数用来检测猫，这些都是从YouTube中未标记过的视频中学到的。

 

　　最近，他创立了deeplearning.ai，并表示要全身心投入机器学习的教育事业中。

 

 

 

　　Andrej Karpathy绝对是我最喜欢的大牛之一，我非常喜欢他的基于卷积神经网络的机器视觉识别课程（Cs231n）。Andrej Karpathy目前是特斯拉人工智能部门主管，专注于自动驾驶视觉。在此前，他也是OpenAI的研究科学家，一直致力于计算机视觉，主要工作是建模和研究强化学习中的深度学习。他在斯坦福大学获得博士学位，是李飞飞的高徒，和李飞飞共同研究卷积/循环神经网络架构，并在机器视觉，自然语言处理及其交叉领域成功应用。

 

　　在他的博士学位期间，他在谷歌实习两次，期间他对YouTube的视频进行了大规模的功能学习。2015年，他在DeepMind实习，研究了深度加强学习。他与李飞飞一起设计并教授了一门关于基于卷积神经网络的视觉识别的斯坦福大学课程（CS231n）。

 

 

 

　　Ian Goodfellow在蒙特利尔大学机器学习专业博士毕业，现任谷歌大脑科学家。他在深度学习领域里的研究很广泛，特别是对生成模型和机器学习的安全性和隐私性研究。他提出了对抗生成网络，是对抗网络的早期研究者之一，同时他也是MIT课本《Deep Learning》的主要作者。2016年，他在OpenAI 成立了机器学习自会议。

 

 

 

　　Yoshua Bengio是蒙特利尔大学计算机科学与运筹研究系的全职教授，蒙特利尔学习算法研究所（MILA）负责人，CIFAR机器和大脑学习计划联合主任，加拿大统计学习算法研究主席。他的主要研究目标是了解智能学习准则。他教授研究生机器学习课程（IFT6266），并带领了一大批研究生和博士后毕业。他的研究得到广泛的引用（Google学者在2017年4月有超过65000次引用，H指数为95）。

 

 

 

 

　　Geoffrey Everest Hinton是在英国出生的加拿大认知心理学家和计算机科学家，他最有名的成就是在人工神经网络方面的建设。他是第一批使用广义反向传播算法训练多层神经网络的研究人员之一，是深度学习领域的重要人物。

 

 

 

　　Ruslan Salakhutdinov是加拿大人工智能的研究者。他专攻深度学习中概率图形模型和大规模优化。 Ruslan以研究贝叶斯理论而闻名。自2009年以来，他发表了至少42篇有关机器学习的论文。顺便提一下，他的研究由Google，微软和三星资助。

 

 

 

 

　　Pieter Abbel学士/硕士学位毕业于比利时鲁汶大学的电气工程专业，2008年在斯坦福大学计算机科学工程获得博士学士学位。2008年秋季加入加州大学伯克利分校，在电气工程与计算机科学系任职。目前他的研究专注于机器人技术，机器学习及控制。Abbeel教授获得过很多奖项，包括斯隆研究奖学金，空军科学研究青年研究员计划奖（AFOSR-YIP），大川研究奖，2011年TR35，IEEE机器人与自动化学会早期职业奖（RAS）和德克·沃尔兹美国机器人自动化最佳博士论文奖。他开发了学徒学习算法，使得直升机特技飞行变得更容易，比如军事演习中以前只有特种飞行员才能做的TIC TOC，混乱和自动旋转等动作。他们团队开发的机器人可以很稳定地拿起任意形状皱巴巴的衣服，并把它折叠好。他的工作受到很多流行媒体的报道，包括英国广播公司，纽约时报，麻省理工技术评论，探索频道，智慧星球等等。