Yann LeCun - Yann LeCun
Yann LeCun | |
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Nascer |
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8 de julho de 1960
Alma mater |
ESIEE Paris (MSc) Pierre and Marie Curie University (PhD) (hoje Sorbonne University ) |
Conhecido por | Aprendizagem profunda |
Prêmios |
Prêmio Turing (2018) AAAI Fellow (2019) Legion of Honor (2020) |
Carreira científica | |
Instituições |
Bell Labs (1988–1996) Facebook da Universidade de Nova York |
Tese | Modèles connexionnistes de l'apprentissage (1987) |
Orientador de doutorado | Maurice Milgram |
Local na rede Internet | Yann |
Yann André LeCun ( / l ə k ʌ n / pronunciação francesa: [ləkɛ] ; originalmente escrito Le Cun, nascido 08 de julho de 1960) é um francês cientista da computação trabalhando principalmente nas áreas de aprendizagem de máquina , visão computacional , robótica móvel e neurociência computacional . Ele é o Professor Prata do Courant Institute of Mathematical Sciences da New York University , e vice-presidente, Chief AI Scientist no Facebook .
Ele é bem conhecido por seu trabalho em reconhecimento óptico de caracteres e visão computacional usando redes neurais convolucionais (CNN), e é um dos fundadores das redes convolucionais. Ele também é um dos principais criadores da tecnologia de compressão de imagens DjVu (junto com Léon Bottou e Patrick Haffner). Ele co-desenvolveu a linguagem de programação Lush com Léon Bottou.
LeCun recebeu o Prêmio Turing 2018 (muitas vezes referido como " Prêmio Nobel de Computação "), junto com Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton , por seu trabalho em aprendizagem profunda. Os três são às vezes chamados de "Padrinhos da IA" e "Padrinhos do Aprendizado Profundo".
Vida
Yann LeCun nasceu em Soisy-sous-Montmorency nos subúrbios de Paris em 1960. Seu nome foi originalmente escrito Le Cun da antiga forma bretã de Le Cunff - que significa literalmente "cara legal" - e era da região de Guingamp, no norte da Bretanha . Ele recebeu um Diplôme d'Ingénieur da ESIEE Paris em 1983 e um PhD em Ciência da Computação pela Université Pierre et Marie Curie (hoje Universidade de Sorbonne ) em 1987, durante o qual ele propôs uma forma inicial de algoritmo de aprendizagem de retropropagação para redes neurais .
Em 1988, ele ingressou no Departamento de Pesquisa de Sistemas Adaptáveis da AT&T Bell Laboratories em Holmdel , Nova Jersey , Estados Unidos, liderado por Lawrence D. Jackel, onde desenvolveu uma série de novos métodos de aprendizado de máquina, como um modelo de reconhecimento de imagem de inspiração biológica chamado Convolutional Neural Networks , os métodos de regularização "Optimal Brain Damage" e o método Graph Transformer Networks (semelhante ao campo aleatório condicional ), que ele aplicou ao reconhecimento de caligrafia e OCR. O sistema de reconhecimento de cheques bancários que ele ajudou a desenvolver foi amplamente implantado pela NCR e outras empresas, lendo mais de 10% de todos os cheques nos Estados Unidos no final dos anos 1990 e início dos anos 2000.
Em 1996, ele se juntou ao AT&T Labs- Research como chefe do Image Processing Research Department, que fazia parte do Speech and Image Processing Research Lab de Lawrence Rabiner , e trabalhou principalmente na tecnologia de compressão de imagem DjVu , usada por muitos sites, notadamente o Arquivo da Internet , para distribuir documentos digitalizados. Seus colaboradores na AT&T incluem Léon Bottou e Vladimir Vapnik .
Após um breve mandato como Fellow do NEC Research Institute (agora NEC-Labs America) em Princeton, NJ , ele ingressou na New York University (NYU) em 2003, onde é Professor Prata de Ciência da Computação Neural Science no Courant Institute of Ciências Matemáticas e do Centro de Ciências Neurais . Ele também é professor da Escola de Engenharia Tandon . Na NYU, ele trabalhou principalmente em modelos baseados em energia para aprendizagem supervisionada e não supervisionada, aprendizagem de recursos para reconhecimento de objetos em visão computacional e robótica móvel.
Em 2012, ele se tornou o diretor fundador do NYU Center for Data Science . Em 9 de dezembro de 2013, LeCun se tornou o primeiro diretor do Facebook AI Research na cidade de Nova York e deixou a diretoria da NYU-CDS no início de 2014.
Em 2013, ele e Yoshua Bengio co-fundaram a Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizagem , que adotou um processo de revisão aberta pós-publicação que ele defendia anteriormente em seu site. Ele foi o presidente e organizador do "Workshop de Aprendizagem" realizado todos os anos entre 1986 e 2012 em Snowbird, Utah. Ele é membro do Conselho Consultivo de Ciências do Instituto de Matemática Pura e Aplicada da UCLA . Ele é o codiretor do programa de pesquisa Learning in Machines and Brain (anteriormente Neural Computation & Adaptive Perception) do CIFAR .
Em 2016, foi professor visitante de ciência da computação na "Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques" do Collège de France em Paris. Sua "leçon inaugurale" (palestra inaugural) foi um evento importante na vida intelectual de 2016 em Paris.
Premios e honras
LeCun é membro da Academia Nacional de Ciências dos Estados Unidos e da Academia Nacional de Engenharia , que recebeu o Prêmio IEEE Neural Network Pioneer de 2014 e o Prêmio PAMI Distinguished Researcher de 2015 .
Em 2016, foi premiado com o Doutor Honoris Causa pelo IPN da Cidade do México . Em 2017, LeCun recusou um convite para dar uma palestra na King Abdullah University of Science and Technology, na Arábia Saudita, por acreditar que seria considerado um terrorista no país devido ao seu ateísmo. Em setembro de 2018, ele recebeu o prêmio Harold Pender concedido pela Universidade da Pensilvânia. Em outubro de 2018, recebeu o título de Doutor Honoris Causa pela EPFL .
Em março de 2019, LeCun ganhou o prêmio Turing, compartilhando-o com Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton . Em setembro de 2019, ele recebeu o Golden Plate Award da American Academy of Achievement .
Referências
links externos
- Site pessoal de Yann LeCun
- Site do laboratório de Yann LeCun na NYU
- Site de Yann LeCun no Collège de France
- Lista de alunos de doutorado de Yann LeCun
- Publicações de Yann LeCun
- Redes Neurais Convolucionais
- Site DjVuLibre
- Site exuberante
- AMA: Yann LeCun (self.MachineLearning) www.reddit.com Ask Me Anything: Yann LeCun
- Artigo IEEE Spectrum
- Artigo de revisão de tecnologia