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李飛飛

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李飛飛(1976年[1]),是一名史丹佛大學電腦科學的副教授。她任職於史丹佛大學人工智慧實驗室(SAIL)[2] 、史丹佛視覺實驗室、丰田汽车-史丹佛人工智慧研究中心負責人[3]。她的專業領域是電腦視覺認知神經科學[4]。現職為Google雲端人工智慧暨機器學習首席科學家,Google人工智慧中国中心的負責人之一。

學術專業[编辑]

1999年,她以優異表現在普林斯顿大学取得物理學學士。畢業後,華爾街股市正熱,她卻婉拒了高盛麥肯錫公司等投資銀行的合約,前往西藏一年研究西藏傳統藥物。[5]2005年,她在加州理工學院取得了電機工程博士。她的博士研究獲得了保羅與黛西獎學金英语The Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans(Paul and Daisy Soros Fellowship for New Americans, USA.)的支持。2005年到2009年八月,她分別在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校電機系和普林斯顿大学的電腦科學系分别擔任助教的工作。2009年她在史丹佛大學擔任助理教授,並在2012年被升等為終身職的副教授。

研究[编辑]

李飛飛的研究领域主要为電腦視覺認知神經科學、電腦神經科學和大數據分析。她出版了超過百篇學術論文。她的文章常出現在電腦科學神经科学相關期刊,包括自然[6] 、美國國家科學院院刊[7]、神經科學期刊[8] 、電腦視覺與模式辨識大會、國際電腦視覺大會、神經資訊與處理、歐洲電腦視覺大會、國際電腦視覺期刊、電機電子工程師學會模式分析與機器智慧期刊。[9]

她最知名的工作是Caltech 101和視覺網專案(ImageNet),其中視覺網專案,已經成為辨識巨量視覺資料的重大進步,試圖使用大量的圖片來讓程式學習辨識物體。[10][11][12][13]

她曾在各类顶级期刊和会议(包括《自然》、《美国国家科学院院刊》、《神经科学期刊》(Journal of Neuroscience)、《计算机视觉与模式识别会议》(CVPR)、《国际计算机视觉大会》(ICCV)、《神经信息处理系统大会》(NIPS)、《欧洲计算机视觉大会》(ECCV)、《国际计算机视觉期刊》(IJCV)、《IEEE模式分析与机器智能汇刊》(IEEE-PAMI) 等)中发表了 150 多篇科学论文。

獲獎[编辑]

李飛飛已獲得許多的獎项,包括以下獎項:

  • 2016年由紐約卡內基協會頒發的全美40大優秀移民獎[14]
  • 2014年IBM研究奖
  • 2011年阿尔弗雷德斯隆商学院奖
  • 2012年雅虎实验室德国财务报告管理小组奖
  • 2009年的国家科学基金会职业奖
  • 2006年微軟研究新学院研究獎金。[15]

她也常出現在許多主流媒體上,如紐約時報[16]、科學期刊(Science)和TED大會上。[17] 李飛飛是美國亞裔華人實現美國夢的代表人物之一,最常被提起的一句話是"我只是個移民,如同其他人一樣"。[5]

個人生活[编辑]

1992年,李飛飛16歲時由中國移民到美國。當時生活困難,甚至向許多親友借錢,好讓父母能夠開洗衣店維生。[5] 就讀位於紐澤西的帕西帕尼(Parsippany)高中期間,以全期班第六名的成績畢業並取得SAT1250分的成績(其中數學為滿分800分),拿到全額獎學金進到普林斯顿大学[5]李飛飛教授的丈夫是任職於史丹佛大學視覺與幾何研究室的西尔维奥萨瓦(Silvio Savarese)教授[18],目前兩人育有一子。

参考文献[编辑]

  1. ^ Markoff, John. Seeking a Better Way to Find Web Images. The New York Times. November 19, 2012. Dr. Li, 36 
  2. ^ http://ai.stanford.edu
  3. ^ http://vision.stanford.edu
  4. ^ http://vision.stanford.edu/feifeili/
  5. ^ 5.0 5.1 5.2 5.3 One immigrant's path from cleaning houses to Stanford professor. 
  6. ^ Peelen, Marius V.; Fei-Fei, Li; Kastner, Sabine. Neural mechanisms of rapid natural scene categorization in human visual cortex. Nature. 2002, 460: 94–97. doi:10.1038/nature08103. 
  7. ^ Fei-Fei, Li; VanRullen, Rufin; Koch, Christof; Perona, Pietro. Rapid natural scene categorization in the near absence of attention. 2002. 
  8. ^ Stanley, Garrett B; Fei-Fei, Li; Dan, Yang. Reconstruction of natural scenes from ensemble responses in the lateral geniculate nucleus. Journal of Neuroscience. 1999. 
  9. ^ http://vision.stanford.edu/publications
  10. ^ Markoff, John. Computer Eyesight Gets a Lot More Accurate. The New York Times. August 18, 2014. 
  11. ^ http://deeplearning.net/tag/imagenet-2014/
  12. ^ Deng, Jia; Dong, Wei; Socher, Richard; Li, Li-Jia; Li, Kai; Fei-Fei, Li. Imagenet: A large-scale hierarchical image database. CVPR. 2009. 
  13. ^ http://image-net.org
  14. ^ 2016 Great Immigrants Honorees: The Pride of America. 
  15. ^ http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/awards/msrff_all.aspx
  16. ^ Markoff, John. Researchers Announce Breakthrough In Content Recognition Software. The New York Times. November 17, 2014. 
  17. ^ Jia You. Beyond the Turing Test (PDF). Science Magazine. January 9, 2015. 
  18. ^ http://cvgl.stanford.edu/