Для установки нажмите кнопочку Установить расширение. И это всё.

Исходный код расширения WIKI 2 регулярно проверяется специалистами Mozilla Foundation, Google и Apple. Вы также можете это сделать в любой момент.

4,5
Келли Слэйтон
Мои поздравления с отличным проектом... что за великолепная идея!
Александр Григорьевский
Я использую WIKI 2 каждый день
и почти забыл как выглядит оригинальная Википедия.
Статистика
На русском, статей
Улучшено за 24 ч.
Добавлено за 24 ч.
Альтернативы
Недавние
Show all languages
Что мы делаем. Каждая страница проходит через несколько сотен совершенствующих техник. Совершенно та же Википедия. Только лучше.
.
Лео
Ньютон
Яркие
Мягкие

Из Википедии — свободной энциклопедии

Юрген Шмидхубер
нем. Jürgen Schmidhuber
Дата рождения 17 января 1963(1963-01-17)[1][2] (61 год)
Место рождения Мюнхен, ФРГ
Страна
Научная сфера Искусственный интеллект
Место работы Институт исследований искусственного интеллекта Далле Молле
Альма-матер Мюнхенский технический университет
Учёная степень докторская степень[d][2] (1991)
Научный руководитель Wilfried Brauer[d][4][2] и Klaus Schulten[d][4][2]
Известен как Автор концепции Машины Гёделя, один из создателей LSTM
Награды и премии Приз Гельмгольца Международного общества нейронных сетей, Награда Пионера Нейронных Сетей Общества вычислительного интеллекта IEEE
Логотип Викисклада Медиафайлы на Викискладе

Юрген Шмидху́бер (нем. Jürgen Schmidhuber; род. 17 января 1963, Мюнхен, ФРГ)[5] — немецкий и швейцарский учёный, специалист в области искусственного интеллекта. Является содиректором Института исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Манно (кантон Тичино) в Южной Швейцарии[6].

Шмидхубер окончил Мюнхенский технический университет и с 2004 по 2009 гг занимал в родном вузе пост профессора когнитивной робототехники.[5] В 2009 году он становится профессором искусственного интеллекта в Университете Лугано в Швейцарии[7].

Энциклопедичный YouTube

  • 1/3
    Просмотров:
    11 127
    10 281
    10 045
  • Глубокое обучение — Юрген Шмидхубер / ПостНаука
  • Машина Гёделя — Юрген Шмидхубер / ПостНаука
  • Скоростная вероятность — Юрген Шмидхубер / ПостНаука

Субтитры

Работа

В 1997 году Шмидхубер и Сепп Хохрайтер[англ.] опубликовали работу, описывающую рекуррентную нейронную сеть, которую авторы назвали «Долгая краткосрочная память». В 2015 году эта архитектура была использована в новой реализации распознавания речи в программном обеспечении компании Google для смартфонов.

Исследования Шмидхубера также включают в себя генерализации колмогоровской сложности и метрики «скорость важна» (Speed Prior)[8][9], создание концепции Машины Гёделя[англ.].

В 2014 году Шмидхубер основал компанию Nnaisense для работы в сфере коммерческого применения технологий искусственного интеллекта в таких областях как финансы, тяжёлая промышленность и самоуправляемый автотранспорт. Сепп Хохрайтер и Яан Таллинн занимают в компании пост советников.

Признание

В 2013 году Шмидхубер получил Приз Гельмгольца от Международного общества нейронных сетей[10] и Награду Пионера Нейронных Сетей от Общества вычислительного интеллекта IEEE в 2016[11]. Шмидхубер является членом Европейской академии наук и искусств[12][7].

Ссылки

  1. Jürgen Schmidhuber // Munzinger Personen (нем.)
  2. 1 2 3 4 https://people.idsia.ch/~juergen/cv.html
  3. https://people.idsia.ch/~juergen/life/
  4. 1 2 Mathematics Genealogy Project (англ.) — 1997.
  5. 1 2 CV. Дата обращения: 2 июля 2017. Архивировано 13 ноября 2020 года.
  6. John Markoff (27 November 2016). When A.I. Matures, It May Call Jürgen Schmidhuber ‘Dad’ Архивная копия от 26 декабря 2017 на Wayback Machine. The New York Times. Просмотрено в июле 2017.
  7. 1 2 Dave O'Leary (3 October 2016). The Present and Future of AI and Deep Learning Featuring Professor Jürgen Schmidhuber Архивная копия от 22 июля 2017 на Wayback Machine. IT World Canada. Просмотрено в июле 2017.
  8. [1] Архивная копия от 10 мая 2017 на Wayback Machine. Jürgen Schmidhuber. Recurrent Neural Networks. Просмотрено в июле 2017.
  9. Schmidhuber, J. (2002) The Speed Prior: A New Simplicity Measure Yielding Near-Optimal Computable Predictions. In J. Kivinen and R. H. Sloan, editors, Proceedings of the 15th Annual Conference on Computational Learning Theory (COLT 2002). Lecture Notes in Artificial Intelligence, pages 216--228. Springer.[2]
  10. INNS Awards Recipients Архивная копия от 5 июля 2017 на Wayback Machine. International Neural Network Society. Просмотрено в июле 2017.
  11. Recipients: Neural Networks Pioneer Award (недоступная ссылка). Piscataway, NJ: IEEE Computational Intelligence Society. Просмотрено в июле 2017.
  12. Members Архивная копия от 31 декабря 2016 на Wayback Machine. European Academy of Sciences and Arts. Просмотрено в июле 2017.
Эта страница в последний раз была отредактирована 5 мая 2024 в 08:33.
Как только страница обновилась в Википедии она обновляется в Вики 2.
Обычно почти сразу, изредка в течении часа.
Основа этой страницы находится в Википедии. Текст доступен по лицензии CC BY-SA 3.0 Unported License. Нетекстовые медиаданные доступны под собственными лицензиями. Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак организации Wikimedia Foundation, Inc. WIKI 2 является независимой компанией и не аффилирована с Фондом Викимедиа (Wikimedia Foundation).