Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Юрген Шмідхубер нім Jürgen Schmidhuber народився 17 січня 1963 Мюнхен ФРН німецький і швейцарський вчений фахівець у гал

Jürgen Schmidhuber

Jürgen Schmidhuber

Юрген Шмідхубер (нім. Jürgen Schmidhuber народився 17 січня 1963, Мюнхен, ФРН) — німецький і швейцарський вчений, фахівець у галузі штучного інтелекту. Є со-директором [en] в Манно (кантон Тичино) у Південній Швейцарії. Виходячи з даних Google Scholar, з 2016 по 2021 його процетували понад 100 000 разів. Його називають «батьком штучного інтелекту», однак сам він вважає «батьком штучного інтелекту» Івахненко Олексія Григоровича.

Юрген Шмідхубер
нім. Jürgen Schmidhuber
image
Народився17 січня 1963(1963-01-17)[1][2] (61 рік)
Мюнхен, ФРН[2]
Країнаimage Німеччина[3]
Діяльністьінформатик, дослідник штучного інтелекту, викладач університету, співзасновник
ГалузьШІ[4]
Alma materМюнхенський технічний університет (1991)
Науковий ступіньдокторський ступінь[2] (1991)
Науковий керівникd[5][2] і Клаус Шультен[5][2]
Знання мовнімецька[2] і англійська[2]
Закладd[4][6], Мюнхенський технічний університет і USI[7]
ЧленствоЄвропейська академія наук і мистецтв і d[8]
Посадаад'юнкт[7][2]
Нагороди

d (2016)

У Вікіпедії є статті про інших людей із прізвищем Шмідхубер.

Шмідхубер закінчив Мюнхенський технічний університет і з 2004 по 2009 роки обіймав у рідному університеті посаду професора когнітивної робототехніки. В 2009 він стає професором штучного інтелекту в Університеті Лугано в Швейцарії.

Робота

Шмідхубер разом зі своїми учнями [en], [en], та іншими, працювали над більш складною версією рекурентної нейронної мережі, яку автори назвали «Довга короткострокова пам'ять» (LTSM). Перші результати були представлені в дипломній роботі Хохрайтера (1991 рік), в якій аналізувалась та вирішувалась відома проблема зникання градієнта. Назва LSTM була введена в технічний звіт (1995 рік), що призвело до найбільш цитованої публікації LSTM (1997).

Стандартна архітектура LSTM, яка використовується майже у всіх сучасних додатках, була представлена у 2000 році. Теперішній «ванільний LSTM», який використовує зворотне поширення в часі, був опублікований у 2005 році та його навчальний алгоритм [en]. У 2006 році в CTC з'явилась можливість розпізнавання мови за допомогою LSTM. У 2015 році LSTM, навчений за допомогою CTC, був використаний у новій реалізації розпізнавання мовлення у програмному забезпеченні Google для смартфонів. Google також використовував LSTM для розумного помічника Allo та для Google Translate. Apple використовувала LSTM для функції «Quicktype» на iPhone та для Siri. Amazon використовував LSTM для Amazon Alexa. У 2017 році Facebook виконував приблизно 4,5 мільярда автоматичних перекладів щодня за допомогою LSTM. Бізнес-тиждень Bloomberg писав: «Ці здібності роблять LSTM, можливо, найбільш комерційним досягненням штучного інтелекту, який використовується для всього, від прогнозування захворювань до створення музики».

У 2011 році команда Шмідхубера в [en] з його постдоком Деном Сіресаном також досягла різкого прискорення роботи згорткових нейронних мереж (CNN) на швидких паралельних комп'ютерах, які називаються графічними процесорами (GPU). Раніше CNN, який застосовувався на GPU від Chellapilla et al. (2006), був в 4 рази швидше, ніж еквівалентна реалізація на центральному процесорі (ЦП). Глибокий CNN Дена Сіресана та ін. (2011) в IDSIA був в 60 разів швидше і досяг першого надлюдського результату на конкурсі комп'ютерного зору в серпні 2011 року. У період з 15 травня 2011 року по 10 вересня 2012 року їх швидкий та глибокий CNN виграв не менше чотирьох конкурсів зображень. Вони також значно покращили найкращі показники в літературі для кількох баз даних зображень. Цей підхід став центральним у сфері комп'ютерного зору.

Дослідження Шмідхубера також включають генералізацію колмогорівської складності та метрики «швидкість важлива» ([en]), створення концепції [en].

У 2014 році Шмідхубер заснував компанію для роботи у сфері комерційного застосування технологій штучного інтелекту у таких галузях як фінанси, важка промисловість та безпілотні автомобілі. [en] та Яан Таллінн займають у компанії посаду радників. У 2016 році продажі становили менше 11 мільйонів доларів США; проте Шмідхубер стверджує, що нині акцент робиться на дослідженнях, а не на доходах. Nnaisense залучила перше фінансування в січні 2017 року. Загальна мета Шмідхубера — створити універсальний штучний інтелект шляхом навчання одного ШІ послідовно для виконання різноманітних вузьких завдань.

Визнання

У 2013 році Шмідхубер отримав Приз Гельмгольца від Міжнародного товариства нейронних мереж та Нагороду Піонера Нейронних Мереж від [fr] у 2016. Шмідхубер є членом Європейської академії наук та мистецтв.

Примітки

  1. Munzinger Personen
    d:Track:Q107343683
  2. https://people.idsia.ch/~juergen/cv.html
  3. https://people.idsia.ch/~juergen/life/
  4. http://nyti.ms/2g8hxWt
  5. Математичний генеалогічний проєкт — 1997.
    d:Track:Q829984
  6. http://people.idsia.ch/~juergen/life/
  7. https://www.supsi.ch/idsia_en/institute/people/academic-staff.html
  8. https://ellis.eu/members
  9. CV. оригіналу за 13 листопада 2020. Процитовано 2 липня 2017.
  10. Schmidhuber, Jurgen. Critique of Paper by "Deep Learning Conspiracy". (Nature 521 p 436) (англ.). Процитовано 26 грудня 2019.
  11. Hochreiter, S. (1991). Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen (PDF) (diploma thesis). Technical University of Munich, Institute of Computer Science (advisor Jürgen Schmidhuber) (PDF).
  12. Sepp Hochreiter; Jürgen Schmidhuber (1997). "Long short-term memory". Neural Computation. 9 (8): 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735. PMID 9377276. S2CID 1915014.
  13. Felix A. Gers; Jürgen Schmidhuber; Fred Cummins (2000). "Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM". Neural Computation. 12 (10): 2451–2471. CiteSeerX 10.1.1.55.5709. doi:10.1162/089976600300015015. PMID 11032042. S2CID 11598600.
  14. Graves, A.; Schmidhuber, J. (2005). "Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures". Neural Networks. 18 (5–6): 602–610. CiteSeerX 10.1.1.331.5800. doi:10.1016/j.neunet.2005.06.042. PMID 16112549.
  15. Klaus Greff; Rupesh Kumar Srivastava; Jan Koutník; Bas R. Steunebrink; Jürgen Schmidhuber (2015). "LSTM: A Search Space Odyssey". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 28 (10): 2222–2232. arXiv:1503.04069. Bibcode:2015arXiv150304069G. doi:10.1109/TNNLS.2016.2582924. PMID 27411231. S2CID 3356463.
  16. Khaitan, Pranav (18 May 2016). "Chat Smarter with Allo". Research Blog. Retrieved 27 June 2017.
  17. Metz, Cade (27 September 2016). "An Infusion of AI Makes Google Translate More Powerful Than Ever | WIRED".
  18. Efrati, Amir (13 June 2016). "Apple's Machines Can Learn Too". The Information.
  19. Ranger, Steve (14 June 2016). "iPhone, AI and big data: Here's how Apple plans to protect your privacy | ZDNet". ZDNet.
  20. Smith, Chris (13 June 2016). "iOS 10: Siri now works in third-party apps, comes with extra AI features". BGR.
  21. Vogels, Werner (30 November 2016). "Bringing the Magic of Amazon AI and Alexa to Apps on AWS. - All Things Distributed". www.allthingsdistributed.com.
  22. Ong, Thuy (4 August 2017). "Facebook's translations are now powered completely by AI".
  23. Vance, Ashlee (15 May 2018). "(Google, Amazon, and Facebook owe Jürgen Schmidhuber a fortune.) This Man Is the Godfather the AI Community Wants to Forget. Quote: These powers make LSTM arguably the most commercial AI achievement, used for everything from predicting diseases to composing music". Bloomberg Business Week.
  24. Kumar Chellapilla; Sid Puri; Patrice Simard (2006). "High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing". In Lorette, Guy (ed.). Tenth International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition. Suvisoft.
  25. Ciresan, Dan; Ueli Meier; Jonathan Masci; Luca M. Gambardella; Jurgen Schmidhuber (2011). "Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification" (PDF). Proceedings of the Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence-Volume Volume Two. 2: 1237–1242 (PDF).
  26. "IJCNN 2011 Competition result table". OFFICIAL IJCNN2011 COMPETITION. 2010.
  27. Schmidhuber, Jürgen (17 March 2017). "History of computer vision contests won by deep CNNs on GPU".

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Yurgen Shmidhuber nim Jurgen Schmidhuber narodivsya 17 sichnya 1963 Myunhen FRN nimeckij i shvejcarskij vchenij fahivec u galuzi shtuchnogo intelektu Ye so direktorom en v Manno kanton Tichino u Pivdennij Shvejcariyi Vihodyachi z danih Google Scholar z 2016 po 2021 jogo procetuvali ponad 100 000 raziv Jogo nazivayut batkom shtuchnogo intelektu odnak sam vin vvazhaye batkom shtuchnogo intelektu Ivahnenko Oleksiya Grigorovicha Yurgen Shmidhubernim Jurgen SchmidhuberNarodivsya17 sichnya 1963 1963 01 17 1 2 61 rik Myunhen FRN 2 Krayina Nimechchina 3 Diyalnistinformatik doslidnik shtuchnogo intelektu vikladach universitetu spivzasnovnikGaluzShI 4 Alma materMyunhenskij tehnichnij universitet 1991 Naukovij stupindoktorskij stupin 2 1991 Naukovij kerivnikd 5 2 i Klaus Shulten 5 2 Znannya movnimecka 2 i anglijska 2 Zakladd 4 6 Myunhenskij tehnichnij universitet i USI 7 ChlenstvoYevropejska akademiya nauk i mistectv i d 8 Posadaad yunkt 7 2 Nagorodid 2016 Mediafajli u Vikishovishi U Vikipediyi ye statti pro inshih lyudej iz prizvishem Shmidhuber Shmidhuber zakinchiv Myunhenskij tehnichnij universitet i z 2004 po 2009 roki obijmav u ridnomu universiteti posadu profesora kognitivnoyi robototehniki V 2009 vin staye profesorom shtuchnogo intelektu v Universiteti Lugano v Shvejcariyi RobotaShmidhuber razom zi svoyimi uchnyami en en ta inshimi pracyuvali nad bilsh skladnoyu versiyeyu rekurentnoyi nejronnoyi merezhi yaku avtori nazvali Dovga korotkostrokova pam yat LTSM Pershi rezultati buli predstavleni v diplomnij roboti Hohrajtera 1991 rik v yakij analizuvalas ta virishuvalas vidoma problema znikannya gradiyenta Nazva LSTM bula vvedena v tehnichnij zvit 1995 rik sho prizvelo do najbilsh citovanoyi publikaciyi LSTM 1997 Standartna arhitektura LSTM yaka vikoristovuyetsya majzhe u vsih suchasnih dodatkah bula predstavlena u 2000 roci Teperishnij vanilnij LSTM yakij vikoristovuye zvorotne poshirennya v chasi buv opublikovanij u 2005 roci ta jogo navchalnij algoritm en U 2006 roci v CTC z yavilas mozhlivist rozpiznavannya movi za dopomogoyu LSTM U 2015 roci LSTM navchenij za dopomogoyu CTC buv vikoristanij u novij realizaciyi rozpiznavannya movlennya u programnomu zabezpechenni Google dlya smartfoniv Google takozh vikoristovuvav LSTM dlya rozumnogo pomichnika Allo ta dlya Google Translate Apple vikoristovuvala LSTM dlya funkciyi Quicktype na iPhone ta dlya Siri Amazon vikoristovuvav LSTM dlya Amazon Alexa U 2017 roci Facebook vikonuvav priblizno 4 5 milyarda avtomatichnih perekladiv shodnya za dopomogoyu LSTM Biznes tizhden Bloomberg pisav Ci zdibnosti roblyat LSTM mozhlivo najbilsh komercijnim dosyagnennyam shtuchnogo intelektu yakij vikoristovuyetsya dlya vsogo vid prognozuvannya zahvoryuvan do stvorennya muziki U 2011 roci komanda Shmidhubera v en z jogo postdokom Denom Siresanom takozh dosyagla rizkogo priskorennya roboti zgortkovih nejronnih merezh CNN na shvidkih paralelnih komp yuterah yaki nazivayutsya grafichnimi procesorami GPU Ranishe CNN yakij zastosovuvavsya na GPU vid Chellapilla et al 2006 buv v 4 razi shvidshe nizh ekvivalentna realizaciya na centralnomu procesori CP Glibokij CNN Dena Siresana ta in 2011 v IDSIA buv v 60 raziv shvidshe i dosyag pershogo nadlyudskogo rezultatu na konkursi komp yuternogo zoru v serpni 2011 roku U period z 15 travnya 2011 roku po 10 veresnya 2012 roku yih shvidkij ta glibokij CNN vigrav ne menshe chotiroh konkursiv zobrazhen Voni takozh znachno pokrashili najkrashi pokazniki v literaturi dlya kilkoh baz danih zobrazhen Cej pidhid stav centralnim u sferi komp yuternogo zoru Doslidzhennya Shmidhubera takozh vklyuchayut generalizaciyu kolmogorivskoyi skladnosti ta metriki shvidkist vazhliva en stvorennya koncepciyi en U 2014 roci Shmidhuber zasnuvav kompaniyu dlya roboti u sferi komercijnogo zastosuvannya tehnologij shtuchnogo intelektu u takih galuzyah yak finansi vazhka promislovist ta bezpilotni avtomobili en ta Yaan Tallinn zajmayut u kompaniyi posadu radnikiv U 2016 roci prodazhi stanovili menshe 11 miljoniv dolariv SShA prote Shmidhuber stverdzhuye sho nini akcent robitsya na doslidzhennyah a ne na dohodah Nnaisense zaluchila pershe finansuvannya v sichni 2017 roku Zagalna meta Shmidhubera stvoriti universalnij shtuchnij intelekt shlyahom navchannya odnogo ShI poslidovno dlya vikonannya riznomanitnih vuzkih zavdan ViznannyaU 2013 roci Shmidhuber otrimav Priz Gelmgolca vid Mizhnarodnogo tovaristva nejronnih merezh ta Nagorodu Pionera Nejronnih Merezh vid fr u 2016 Shmidhuber ye chlenom Yevropejskoyi akademiyi nauk ta mistectv PrimitkiMunzinger Personen d Track Q107343683 https people idsia ch juergen cv html https people idsia ch juergen life http nyti ms 2g8hxWt Matematichnij genealogichnij proyekt 1997 d Track Q829984 http people idsia ch juergen life https www supsi ch idsia en institute people academic staff html https ellis eu members CV originalu za 13 listopada 2020 Procitovano 2 lipnya 2017 Schmidhuber Jurgen Critique of Paper by Deep Learning Conspiracy Nature 521 p 436 angl Procitovano 26 grudnya 2019 Hochreiter S 1991 Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen PDF diploma thesis Technical University of Munich Institute of Computer Science advisor Jurgen Schmidhuber PDF Sepp Hochreiter Jurgen Schmidhuber 1997 Long short term memory Neural Computation 9 8 1735 1780 doi 10 1162 neco 1997 9 8 1735 PMID 9377276 S2CID 1915014 Felix A Gers Jurgen Schmidhuber Fred Cummins 2000 Learning to Forget Continual Prediction with LSTM Neural Computation 12 10 2451 2471 CiteSeerX 10 1 1 55 5709 doi 10 1162 089976600300015015 PMID 11032042 S2CID 11598600 Graves A Schmidhuber J 2005 Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures Neural Networks 18 5 6 602 610 CiteSeerX 10 1 1 331 5800 doi 10 1016 j neunet 2005 06 042 PMID 16112549 Klaus Greff Rupesh Kumar Srivastava Jan Koutnik Bas R Steunebrink Jurgen Schmidhuber 2015 LSTM A Search Space Odyssey IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 28 10 2222 2232 arXiv 1503 04069 Bibcode 2015arXiv150304069G doi 10 1109 TNNLS 2016 2582924 PMID 27411231 S2CID 3356463 Khaitan Pranav 18 May 2016 Chat Smarter with Allo Research Blog Retrieved 27 June 2017 Metz Cade 27 September 2016 An Infusion of AI Makes Google Translate More Powerful Than Ever WIRED Efrati Amir 13 June 2016 Apple s Machines Can Learn Too The Information Ranger Steve 14 June 2016 iPhone AI and big data Here s how Apple plans to protect your privacy ZDNet ZDNet Smith Chris 13 June 2016 iOS 10 Siri now works in third party apps comes with extra AI features BGR Vogels Werner 30 November 2016 Bringing the Magic of Amazon AI and Alexa to Apps on AWS All Things Distributed www allthingsdistributed com Ong Thuy 4 August 2017 Facebook s translations are now powered completely by AI Vance Ashlee 15 May 2018 Google Amazon and Facebook owe Jurgen Schmidhuber a fortune This Man Is the Godfather the AI Community Wants to Forget Quote These powers make LSTM arguably the most commercial AI achievement used for everything from predicting diseases to composing music Bloomberg Business Week Kumar Chellapilla Sid Puri Patrice Simard 2006 High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing In Lorette Guy ed Tenth International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition Suvisoft Ciresan Dan Ueli Meier Jonathan Masci Luca M Gambardella Jurgen Schmidhuber 2011 Flexible High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification PDF Proceedings of the Twenty Second International Joint Conference on Artificial Intelligence Volume Volume Two 2 1237 1242 PDF IJCNN 2011 Competition result table OFFICIAL IJCNN2011 COMPETITION 2010 Schmidhuber Jurgen 17 March 2017 History of computer vision contests won by deep CNNs on GPU

Дата публікації:
Топ