2018福布斯全球科技女性TOP 50榜单 : 李飞飞等七名AI科学家上榜

近日,福布斯2018年全球科技女性TOP 50榜单揭晓。这份榜单中,人工智能领域共有七位女性入选,其中就包括华人科学家李飞飞博士。一起来看看她们都取得了哪些成就吧。

Jasmine Anteunis

Recast.AI联合创始人兼产品副总裁

图片来源:Recast.AI官网

Jasmine Anteunis于2015年创立了人工智能聊天机器人公司Recast.AI,该公司在今年被软件公司SAP收购。Recast.AI目前有20多家大客户,包括法国电信公司SFR,法国建筑集团Bouygues和法国铁路公司SNCF。

Joy Buolamwini

Algorithmic Justice League创始人

图片来源:Twitter

Joy Buolamwini是来自MIT Media Lab的计算机科学家和数字活动家。作为Algorithmic Justice League的创始人,Buolamwini关于算法偏见的TED演讲已经被浏览了100多万次。她在《纽约时报》上发表了一篇关于面部分析技术风险的专栏文章,促使立法者们去调查这项技术所带来的风险。

Rana el Kaliouby

Affectiva联合创始人兼首席执行官

图片来源:Affectiva公司官网

专注于人性化技术的Kaliouby将MIT Media Lab的面部和声音识别项目独立出来,共同创立了面部和声音识别软件Affectiva。她也是世界经济论坛全球青年领导者之一和PBS NOVA Wonders系列的主持人之一。

Jenny Griffiths

Snap Fashion创始人

图片来源:Twitter

Griffiths是AI技术公司Snap Fashion的创始人。Snap Tech主要业务是用AI帮助顾客找到与网上或实体店中心仪服装类似款式的公司,目前是Oracle全球创业生态系统的一部分。目前,Snap Tech已融资超过360万美元。

李飞飞

斯坦福人工智能实验室负责人

图片来源:Twitter

作为计算机视觉领域的著名学者,李飞飞曾加盟谷歌云担任首席人工智能机器学习科学家,负责推动“人工智能民主化”使命,今年9月,李飞飞从谷歌离职。

自从获得普林斯顿大学物理学学士和加州理工学院电子工程博士后,李飞飞已经在顶尖期刊和会议上发表了150多篇科研论文。她还开发了ImageNet,这是一个拥有1500万张图片的数据集,对人工智能深度学习最近的发展做出了贡献。

Patricia Scanlon

SoapBox Labs创始人兼首席执行官

图片来源:SoapBox Labs官网

Patricia Scanlon在2013年创立了SoapBox Labs,利用人工智能技术,开发专为儿童量身定做的语音技术。 该公司被称为“为孩子服务的Siri”,目前已筹集到360万美元。Scanlon也是TechIreland的人工智能顾问和Founder Institute的导师。她拥有数字信号处理和电子工程博士学位,并曾在哥伦比亚大学、IBM和都柏林大学担任研究职位。

Anita Schjøll Brede

Iris.AI联合创始人兼首席执行官

图片来源:Iris.AI官网

Brede于2015年参与创办了半自动的科学评审工具Iris.AI,目前公司已经融资数百万美元,其系统被丹麦赫尔辛基大学所使用。今年夏天Brede推出了一个名为“科学家区块链”的项目,从而让学术界变得更趋民主化。同时,Brede正在Singularity University教授人工智能相关课程。

参考资料:

[1] The World's Top 50 Women In Tech. Retrieved December 18, 2018, from https://www.forbes.com/top-tech-women/list/

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李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数字信号处理技术

数字信号处理(digital signal processing),简称DSP,是指用数学和数字计算来解决问题。 大学里,数字信号处理常指用数字表示和解决问题的理论和技巧;而DSP也是数字信号处理器(digital signal processor)的简称,是一种可编程计算机芯片,常指用数字表示和解决问题的技术和芯片。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

聊天机器人技术

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

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