Quando se pensa em Deep Learning
não podemos deixar de lembrar destes pesquisadores
Estes são os principais nomes de autores que leio, quando o conteúdo é Deep Learning. Contudo, não é apenas porque são pesquisadores que conseguem transmitir suas ideias de forma simples para a comunidade de Inteligência Artificial ao redor do mundo, mas principalmente porque suas ideias e projetos revolucionaram o mundo do Machine Learning possibilitando feitos incríveis. Coloque seus nomes em ordem alfabética, para não ser injusto ou parecer dar preferência para algum deles.
Andrew Y. Ng
É Mestre pelo MIT e PhD por Berkeley. É professor em Stanford e fundador do Coursera, também trabalhou como cientista chefe do Baidu e no Google Brain. Mais recente, em 2018, fundou a DeepLearning.AI e por lá distribui um de seus livros gratuitamente: Machine Learning Yearning. Foi orientador de Ian Goodfellow durante seu mestrado em Stanford, que está referenciado mais abaixo.
Geoffrey Hinton
É PhD pela universidade de Edinburgo. É professor na Universidade de Toronto e trabalha no Google. Um de seus grandes feitos foi a Máquina Boltzmann, junto com Terrence Sejnowski, que está referenciado mais abaixo. Outra grande conquista foi, junto com seu aluno Alex Krizhevsky, ter tido um resultado fantástico no desafio anual da ImageNet de 2012, utilizando aprendizado profundo em seus modelos de Machine Learning. Em 2018, ao lado de Yoshua Bengio e Yann LeCun, ambos referenciados mais abaixo, foi premiado como o Turing Award que é equivalente ao Premio Nobel, só que na computação.
Ian Goodfellow
É Mestre por Stanford e PhD pela Universidade de Montreal. Seu orientador no mestrado foi Andrew Ng e no doutorado foi Yoshua Bengio. Já trabalhou no Google Brain mas atualmente trabalha como diretor de Machine Learning na Apple. Seu grande feito para a área de Deep Learning foi ter criado a Rede GAN – Generative Adversarial Networks, que é muito utilizada para combinação/criação de objetos artificiais muito similares a objetos reais. Por outro lado, outro feito incrível foi escrever como principal autor da bíblia gratuita do Deep Learning, juntamente com seus dois orientadores do doutorado, Yoshua Bengio e Aaron Courville. Se você quiser a versão impressa e em capa dura do livro de Deep Learning é possível.
Terrence Sejnowski
É Mestre e PhD em física, pela universidade de Princeton. Atualmente é professor na Universidade da Califórnia. Porém, em sua bagagem, leva a responsabilidade de ser um dos autores do curso online mais famoso do mundo, o Aprendendo a Aprender (Learning How to Learn) oferecido pela Coursera. Mas só para você ter uma ideia em números de grandeza, este curso já teve mais de 2.4 milhões de alunos. Contudo, suas contribuições também são na área de Redes Neurais Artificiais. Em conjunto com Geoffrey Hinton, referenciado mais acima no texto, criou a Máquina Boltzmann ainda na década de 80. Seu livro A Revolução do Aprendizado Profundo é incrível para mostrar as diversas aplicações de Deep Learning, seus autores, e como estas histórias se relacionam com Terrence.
Yann LeCun
É Mestre pela ESIEE Paris e PhD pela Universidade Pierre e Marie Curie. Ainda na década de 80 fez seu pós-doc no laboratório de Geoffrey Hinton, referenciado mais acima no texto. É professor na Universidade de Nova York, e também trabalha como Diretor de Inteligência Artificial no Facebook. Ainda ao lado de Geoffrey Hinton, mas também de Yoshua Bengio, ambos referenciados no texto, foi premiado como o Turing Award em 2018. O prêmio foi em recompensa às pesquisas no campo de Deep Learning.
Yoshua Bengio
É Mestre e PhD pela Universidade McGill em Montreal. É professor na Universidade de Montreal. Junto com Geoffrey Hinton e Yann LeCun foi premiado como o Turing Award em 2018. Colaborou no livro Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it (English Edition), junto com todos os outros nomes citados aqui no texto (tirando o Ian Goodfellow). Contudo, junto com Ian Goodfellow e Aaron Courville, escreveu a bíblia do Deep Learning.
Na minha visão, estes são os principais nomes no Deep Learning. Mas tenho certeza que esqueci de referenciar outros grandes pesquisadores. Contudo, em minha defesa, é bom que eu não conheça todos. Assim posso continuar me surpreendendo sempre que sou apresentado a algum pesquisador que eu não tinha conhecimento. Long life learning!