AI Svelato Blogger e Scrittori che Dovresti Seguire

Scopri i Blogger e gli Scrittori che dovresti Seguire sull'Intelligenza Artificiale

Rimanere aggiornati e entusiasti è importante per rimanere informati nel campo dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione. È un compito enorme rimanere aggiornati con le ultime tendenze, scoperte e idee nel campo perché sta evolvendo a un ritmo sorprendente. Abbiamo messo insieme una lista attentamente selezionata delle voci più perspicaci e significative della comunità dell’IA per aiutarti a imparare di più sul mondo dell ‘intelligenza artificiale (IA). Evidenziando la loro conoscenza, entusiasmo e punti di vista distintivi, questi blogger e autori ti aiutano a comprendere le complessità dell’intelligenza artificiale.

Dalle analisi penetranti di Karen Hao all’expertise nell’apprendimento profondo di Sebastian Ruder, dalle esplorazioni sull’impatto sociale di Rachel Thomas, dal genio didattico di Jeremy Howard al podcast sull’IA di Lex Fridman, questo articolo ti introduce ai leader del pensiero che stanno dando forma al panorama dell’IA. Che tu sia un appassionato di IA, un aspirante data scientist o semplicemente curioso del potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale, questi leader del pensiero ti ispireranno ed educeranno mentre intraprendi il tuo percorso nell’IA. Unisciti a noi nell’esplorare i loro preziosi contributi e demistifichiamo l’IA insieme.

Indice

• Andrew Ng
• Karen Hao
• François Chollet.
• Sebastian Ruder
• Rachel Thomas
• Andrej Karpathy
• Cassie Kozyrkov
• Jeremy Howard
• Yann LeCun
• Lex Fridman
• Conclusion

Andrew Ng

La prima persona a cui daremo un’occhiata è Andrew Ng. Andrew è una delle figure più influenti nell’IA, avendo co-fondato Coursera, Google Brain (che ora si è fuso con Deepmind) e deeplearning.ai. Ha studiato alla Carnegie Mellon University e si è laureato con una laurea in Psicologia Cognitiva e una laurea in Informatica. Successivamente ha frequentato il Massachusetts Institute of Technology (MIT) per approfondire la sua formazione e si è laureato con una laurea magistrale. Alla University of California, Berkeley ha conseguito il dottorato in machine learning. Puoi vedere Andrew scrivere su alcune delle tendenze e sviluppi più caldi nell’IA sul suo blog e sulla sua newsletter sul suo sito web.

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L’insegnamento di Andrew potrebbe essere considerato la sua realizzazione più nota. È stato il motore trainante della creazione del corso di Machine Learning di Stanford su Coursera e ha co-fondato Google Brain, l’iniziativa di deep learning e intelligenza artificiale dell’azienda. Questo corso ha contribuito a rendere il machine learning e l’intelligenza artificiale più ampiamente conosciuti, educando allo stesso tempo numerose persone in tutto il mondo.

Ecco alcune delle principali lezioni che riceverai seguendo Andrew Ng:

• Si può imparare sugli ultimi sviluppi di intelligenza artificiale e machine learning, sulle tecniche di insegnamento e sull’importanza di rendere l’istruzione accessibile a livello mondiale.
• Il suo impegno per la democratizzazione dell’istruzione e per l’abilitazione individuale con le conoscenze e le competenze necessarie per una carriera nell’IA è sia stimolante che educativo.
• Discute diverse applicazioni dell’IA, come le auto a guida autonoma, l’IA per la salute mentale e la rivitalizzazione della produzione attraverso l’IA.
• Condivide anche approfondimenti personali e annunci sul suo blog VoAGI.

Karen Hao

Ora discuteremo della brillante Karen Hao e se sei interessato all’IA perché dovresti seguirla. Karen è una persona ben nota nel campo del giornalismo tecnologico e dell’intelligenza artificiale. Nata il 19 luglio 1992, ha frequentato l’Università di Harvard, dove ha conseguito la laurea in scienze ambientali e politiche pubbliche.

In seguito, ha conseguito una laurea magistrale in studi comparati sui media presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT). È stato durante il suo periodo al MIT che ha iniziato la sua carriera nel giornalismo tecnologico e nella segnalazione legata all’IA. Si specializza nel demistificare e chiarire concetti AI complicati e le loro implicazioni sociali nel suo ruolo di senior AI editor presso MIT Technology Review. Il suo lavoro riguarda una varietà di argomenti, tra cui machine learning, deep learning, etica nell’intelligenza artificiale e gli effetti delle scoperte tecnologiche sulla società.

La capacità di Karen di comunicare concetti tecnici di AI al pubblico generale è uno dei suoi risultati degni di nota. È un’eccellente comunicatrice di concetti difficili, capace di aiutare le persone a comprendere i vantaggi e gli svantaggi dell’intelligenza artificiale.

Cosa i lettori possono imparare da Karen Hao è quanto segue:

• Come comunicare efficacemente argomenti tecnici complessi in modo informativo e coinvolgente.
• Il suo lavoro serve da modello per comunicare l’importanza di AI e tecnologia nelle nostre vite discutendo anche le considerazioni etiche di questi progressi.
• Seguendo il suo lavoro, le persone possono ottenere una comprensione più profonda dell’AI e del suo impatto sulla società.

François Chollet.

Il 24 aprile 1980, François Chollet è nato a Parigi, in Francia. Da giovane, François ha studiato presso lo stimato Lycée Louis-le-Grand, una scuola secondaria situata a Parigi. In seguito, ha studiato negli Stati Uniti e si è laureato presso la Stanford University con una laurea in informatica e matematica. Successivamente, ha proseguito i suoi studi presso il California Institute of Technology (Caltech), dove ha conseguito il dottorato in informatica con un’attenzione alle reti neurali e al deep learning. La sua formazione ha contribuito allo sviluppo delle sue competenze nel deep learning e nell’intelligenza artificiale.

François Chollet è una figura di spicco nel campo dell’IA e del deep learning. È un informatico, ricercatore di IA e autore del popolare framework di deep learning Keras, un framework di deep learning popolare per Python. Il lavoro di François si concentra principalmente sulla ricerca di AI, con un’attenzione al deep learning, al machine learning e alle reti neurali. Leggendo il suo lavoro, potrai anche vedere che è un forte sostenitore dell’IA etica e dello sviluppo responsabile dell’IA.

François è rinomato per aver apportato importanti contributi nel campo dell’IA con la creazione di Keras, un framework di deep learning open-source ampiamente utilizzato da scienziati e programmatori per creare e allenare reti neurali. Keras rende accessibili a un’ampia gamma di utenti numerosi framework di deep learning ben noti offrendo un’interfaccia utente intuitiva.

Cos’è possibile imparare da François Chollet seguendo il suo lavoro e il materiale che produce:

• L’importanza dei contributi open-source alla comunità dell’IA e l’importanza delle considerazioni etiche nella ricerca e nello sviluppo dell’IA.
• Il suo lavoro con Keras ha dimostrato il valore di rendere gli strumenti di IA accessibili a una gamma più ampia di sviluppatori.
• La sua difesa dell’IA responsabile si allinea con la crescente preoccupazione dell’industria per le pratiche etiche dell’IA.

Sebastian Ruder

Sebastian Ruder è una figura di spicco nel campo del processing del linguaggio naturale e dell’apprendimento automatico. Sebastian è nato il 16 febbraio 1991 a Erlangen, in Germania. Ha seguito la sua formazione e carriera accademica presso varie istituzioni. Ruder si è laureato all’Università di Edimburgo con una laurea in Intelligenza Artificiale e all’Università di Cambridge con un Master in Scienze dell’Apprendimento Automatico. Successivamente, ha conseguito il dottorato in Processing del Linguaggio Naturale presso l’Università di Cambridge. Nei campi dell’apprendimento automatico e del processing del linguaggio naturale, è rispettato per i suoi successi scientifici e il suo background educativo.

La ricerca di Sebastian si concentra su tre aree chiave: elaborazione del linguaggio naturale (NLP), trasferimento di apprendimento e la relazione tra linguistica e deep learning. Con la creazione di tecniche e modelli, ha compiuto progressi significativi in diverse attività di NLP, inclusa la categorizzazione del testo, il riconoscimento delle entità nominate e l’analisi del sentiment. Visita il suo blog su ruder.io se questo lavoro suscita il tuo interesse.

Ruder è rinomato per il suo lavoro sul rivoluzionario metodo di trasferimento di apprendimento per l’elaborazione del linguaggio naturale chiamato “Universal Language Model Fine-tuning” (ULMFiT). Le prestazioni dei modelli possono essere notevolmente migliorate utilizzando ULMFiT per preallenarli su un grande corpus di dati testuali e successivamente raffinarli per determinate applicazioni di NLP. Sebastian Ruder ha anche contribuito allo studio e alla comprensione di grandi modelli linguistici, come il GPT-2 di OpenAI. I suoi sforzi hanno fatto progredire la nostra conoscenza di questi modelli e dei loro utilizzi.

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• Egli enfatizza l’importanza del trasferimento di apprendimento in NLP, concetto prezioso per coloro interessati all’elaborazione del linguaggio naturale e all’apprendimento automatico.
• Inoltre, le sue ricerche fanno luce sul potenziale e sulle sfide associate ai grandi modelli linguistici.

La ricerca e i contributi di Sebastian sono molto apprezzati nelle comunità dell’IA e NLP, e il suo lavoro continua a influenzare lo sviluppo di modelli e tecniche di NLP.

Rachel Thomas

La scienziata informatica Racheal Thomas é una figura prominente nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Racheal ha conseguito il suo dottorato in matematica a Duke, è stata una delle prime ingegnere di Uber e Forbes l’ha inclusa tra le 20 donne incredibili nell’IA. Svolge il ruolo di Chief Scientist presso fast.ai, un’organizzazione nota per il suo contributo all’accessibilità dell’istruzione sull’IA. È conosciuta per il suo lavoro nel rendere l’IA e il deep learning accessibili a un pubblico più ampio. Scrive sul suo blog e sul suo account X riguardo all’istruzione sull’IA, all’etica e alla diversità.

Tra i risultati più notevoli di Rachel Thomas c’è la sua co-fondazione di fast.ai, un sito web che fornisce formazione sull’IA accessibile e gratuita. I suoi sforzi hanno permesso a un pubblico mondiale di accedere a corsi di AI di alta qualità. È rinomata per le sue iniziative per colmare il divario di genere e diversità nel campo dell’intelligenza artificiale, promuovendo la diversità e l’inclusione nella professione.

Alcuni punti chiave che puoi imparare dai blog di Rachel Thomas sono:

• L’importanza di rendere inclusiva e accessibile l’istruzione sull’IA e l’apprendimento automatico.
• Il suo impegno per un’IA etica sottolinea l’importanza di uno sviluppo responsabile dell’IA.
• Imparare dai suoi successi evidenzia il potere dell’istruzione in libero accesso nell’guidare l’innovazione e il progresso nel campo dell’IA.

Andrej Karpathy

Andrej Karpathy è nato il 12 ottobre 1986. Ha ottenuto il suo Bachelor of Science in Informatica presso l’Università di Stanford. Successivamente, ha studiato per un dottorato in Computer Vision e Machine Learning presso l’Università di Stanford, dove ha lavorato nel Stanford Vision Lab come ricercatore. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state l’oggetto dei principali contributi di Andrej nel campo della computer vision. Ha tenuto numerosi discorsi e scritto opere sugli argomenti relativi alla rilevazione degli oggetti, all’elaborazione delle immagini e al riconoscimento delle immagini. Parla spesso di deep learning; il deep learning è un ramo dell’apprendimento automatico che si concentra su reti neurali multistrato. Ha fornito spunti sulle migliori pratiche e approcci e utilizza le reti neurali profonde per addestrarle per una varietà di compiti. Ha collaborato strettamente con il Senior Director of Artificial Intelligence di Tesla nello sviluppo di reti neurali per la guida autonoma, tra altri aspetti della tecnologia delle auto a guida autonoma. Potrebbe aver discusso gli sviluppi nella tecnologia dei veicoli autonomi durante il suo periodo presso Tesla.

Uno dei risultati più profondi di Andrej include la sua ricerca che ha portato a progressi nella computer vision e nel deep learning. Puoi dare un’occhiata ai suoi molti articoli pubblicati in queste aree. Inoltre, il lavoro di Andrej con le CNN ha contribuito allo sviluppo di algoritmi capaci di riconoscere oggetti e caratteristiche all’interno delle immagini, che trovano applicazioni in settori come la guida autonoma, la sanità e l’analisi delle immagini. Un altro risultato di Andrej è stato mentre lavorava presso Tesla, dove ha svolto un ruolo significativo nello sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale e reti neurali per le auto a guida autonoma.

Ecco cosa puoi imparare da Andrej:

• Gli ultimi progressi nella computer vision, nel deep learning e nell’IA.
• Egli enfatizza l’importanza dell’esperienza pratica e dell’apprendimento sul campo, incoraggiando gli aspiranti ricercatori e ingegneri dell’IA a lavorare su progetti concreti.
• Il suo lavoro e le sue lezioni possono aiutarti a ottenere una comprensione più profonda delle reti neurali, dei framework di deep learning e delle loro applicazioni.

Cassie Kozyrkov

Il 19 luglio 1980, Cassie Kozyrkov è nata a Mosca, in Russia. Successivamente, si è trasferita negli Stati Uniti e in Canada. Ha esperienza nella ricerca operativa, nell’informatica e nella matematica e possiede un dottorato in sistemi di supporto alle decisioni presso la University of Southern California. L’ambiente eterogeneo in cui è cresciuta Cassie Kozyrkov e il suo percorso educativo hanno migliorato la sua competenza nella scienza dei dati e nell’assunzione di decisioni. Come Chief Decision Scientist presso Google, Cassie svolge un ruolo vitale nel plasmare le strategie di decision-making basate sui dati all’interno dell’azienda. Il suo lavoro e le sue presentazioni ruotano spesso attorno alla demistificazione della scienza dei dati e alla resa di concetti complessi accessibili a un pubblico più ampio.

Il suo contributo all’avanzamento della scienza dei dati e alla promozione della sua importanza nel processo decisionale presso Google è uno dei suoi maggiori successi. Grazie ai suoi consigli e osservazioni, l’organizzazione ha ormai una cultura basata sulle decisioni basate sui dati.

Cassie Kozyrkov sottolinea che la scienza dei dati non è solo per i data scientist nelle sue molte discussioni sull’importanza del processo decisionale basato sui dati in una vasta gamma di attività commerciali. Le sue presentazioni e i suoi scritti trattano argomenti come il ragionamento statistico, l’analisi e le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. È impegnata ad aiutare le persone e le aziende a utilizzare i dati per prendere decisioni migliori e più informate.

Cassie Kozyrkov può insegnarti quanto segue:

• Gli aspetti pratici ed etici della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale.
• Semplifica concetti complessi e incoraggia le persone ad abbracciare i dati e usarli per prendere decisioni migliori, che tu sia un data scientist o meno.
• Il suo lavoro dimostra il potenziale della scienza dei dati per impattare positivamente vari aspetti della nostra vita e delle nostre attività commerciali.

Jeremy Howard

Jeremy Howard è nato il 3 novembre 1973. Ha frequentato la University of Melbourne, dove ha studiato Informatica e Filosofia. Jeremy Howard è una figura di spicco nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Insieme a Rachael Thomas, ha cofondato fast.ai, un’organizzazione focalizzata sulla resa del deep learning accessibile a un pubblico più ampio. Jeremy è conosciuto per il suo lavoro nell’insegnamento e nella promozione di tecniche pratiche di deep learning. Si impegna a demistificare l’IA e renderla accessibile anche a coloro che non hanno una profonda formazione tecnica.

Tra i risultati più notevoli di Jeremy Howard c’è la sua co-fondazione di fast.ai, che offre corsi di deep learning online gratuiti a migliaia di studenti. Grazie ai suoi sforzi, persone con background diversi ora possono acquisire competenze nel deep learning e nell’intelligenza artificiale. Inoltre, è un noto ricercatore nel campo che ha contribuito alla creazione di modelli e applicazioni di deep learning all’avanguardia.

Da Jeremy Howard puoi imparare quanto segue:

• Jeremy dà importanza a un approccio pratico all’IA e al deep learning. Crede che sia essenziale concentrarsi sulle applicazioni reali e sulla risoluzione concreta di problemi anziché solo sulla teoria.
• Si batte per una formazione sull’IA accessibile, rendendo concetti complessi comprensibili a un pubblico più vasto.
• Jeremy Howard utilizza frequentemente risorse e tecnologie open source nel suo lavoro. Promuove l’uso e la contribuzione a progetti di intelligenza artificiale open source.
• Egli si batte per lo sviluppo e l’applicazione responsabile dell’IA e ha una posizione chiara sull’importanza delle considerazioni etiche nell’IA.

Yann LeCun

Yann LeCun è un rinomato informatico e una delle figure di spicco nel campo dell’intelligenza artificiale. Yann LeCun è nato l’8 luglio 1960 a Soissons, in Francia. Ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettrica al Lycée Kléber di Strasburgo, in Francia. Successivamente ha ottenuto un Diplôme d’Ingénieur (M.S. in Ingegneria) in Ingegneria Elettrica presso l’Ecole Supérieure d’Ingénieurs en Electrotechnique et Electronique (ESIEE) di Parigi nel 1983. Ha poi completato un dottorato in Informatica presso l’Université Pierre et Marie Curie (Parigi VI) nel 1987, con una tesi dal titolo “Modèles Connexionnistes de l’Apprentissage” (Modelli Connessionisti dell’Apprendimento).

Il lavoro di Yann ruota principalmente attorno all’apprendimento profondo, alle reti neurali e all’apprendimento non supervisionato. L’apprendimento non supervisionato permette ai sistemi di intelligenza artificiale di imparare dai dati senza etichettatura esplicita. Ciò ha ampie implicazioni per l’apprendimento automatico e le applicazioni di intelligenza artificiale.

Creando la rete neurale convoluzionale (CNN), che è l’architettura principale dell’apprendimento profondo. Ha compiuto progressi notevoli nel campo della tecnologia del riconoscimento della scrittura a mano, che ha servito da base per lo sviluppo di applicazioni come l’elaborazione automatica dei controlli. Ha lavorato con il team di ricerca Meta AI come VP e Chief Scientist presso Meta. Questi sono solo alcuni dei risultati più notevoli ottenuti da Yann nella sua illustre carriera nell’informatica e nell’intelligenza artificiale.

Con una lunga storia nel campo dell’intelligenza artificiale, Yann LeCun ha avuto una vita professionale affascinante. Ti suggerisco di seguirlo su X se vuoi saperne di più sulle sue intuizioni. Puoi scoprire:

• l’importanza delle reti neurali convoluzionali nella visione artificiale e il potenziale dell’apprendimento non supervisionato;
• Il lavoro di Yann LeCun sottolinea l’importanza dell’apprendimento profondo e delle reti neurali nell’intelligenza artificiale;
• La sua carriera mette anche in evidenza le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale in vari settori, dalla visione artificiale ai social media.

Lex Fridman

Lex Fridman è una figura prominente nel campo dell’intelligenza artificiale, in particolare nel campo dei veicoli autonomi e dell’intelligenza artificiale centrata sull’uomo. Lex Fridman è nato l’15 agosto 1986. Ha conseguito la laurea in Scienze dell’Informazione presso la Drexel University. Lex ha poi ottenuto il Master in Scienze dell’Informazione presso l’Università del Maryland, College Park. Infine, ha completato il dottorato all’Università del Maryland, College Park, in Informatica. È un ricercatore, docente e creatore di contenuti che ospita il podcast “Lex Fridman Podcast”.

L’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico, i sistemi autonomi e l’interazione uomo-intelligenza artificiale sono i principali focus del lavoro di Lex Fridman. Accademici, scienziati, ingegneri e pensatori di spicco di diverse discipline vengono intervistati in modo approfondito su una serie di argomenti, tra cui l’apprendimento profondo, l’etica dell’intelligenza artificiale, le auto a guida autonoma, la consapevolezza umana e altro ancora. Il suo obiettivo è sensibilizzare un vasto pubblico sui complessi problemi legati all’intelligenza artificiale tramite il suo podcast e altre pubblicazioni. Puoi dare un’occhiata a uno dei suoi podcast più recenti con Mark Zuckerberg, che è stato davvero innovativo nel mondo della tecnologia, poiché l’intervista è stata condotta attraverso il Metaverse.

Rinomato per il suo show “The Lex Fridman Show”, Lex Fridman ha avuto discussioni con alcune delle figure più importanti dell’intelligenza artificiale e di argomenti correlati. Il pubblico può oggi comprendere l’intelligenza artificiale grazie alla capacità di condensare idee complesse in dibattiti di facile comprensione. Sebbene il suo lavoro sia principalmente conosciuto per i materiali didattici ed educativi, ha contribuito in modo significativo alla decodifica dell’intelligenza artificiale e all’avanzamento delle conversazioni sulle sue ramificazioni morali e sociali.

Cosa puoi imparare da lui:

• L’approccio di Lex Fridman nel rendere accessibili e interessanti argomenti sull’IA è una lezione preziosa nella comunicazione efficace della scienza.
• Egli enfatizza l’importanza delle conversazioni interdisciplinari e la necessità di discussioni aperte sul potenziale e le sfide dell’IA.
• I suoi podcast e contenuti offrono un’idea delle ultime ricerche sull’IA, fornendo una risorsa preziosa per coloro interessati all’IA e alle sue implicazioni più ampie.

Conclusioni

In sintesi, tenersi aggiornati su una vasta gamma di figure influenti nel campo dell’intelligenza artificiale aiuterà a navigare nel complicato terreno di questa disciplina emergente. Queste persone forniscono preziose intuizioni sull’IA e sui suoi effetti di vasta portata, dai metodi didattici innovativi di Andrew Ng alla capacità di Karen Hao di chiarire concetti complessi sull’IA, dall’impegno di François Chollet per un’IA etica ai contributi di Sebastian Ruder nell’elaborazione del linguaggio naturale. Con le loro diverse esperienze e realizzazioni, Rachel Thomas, Cassie Kozyrkov, Jeremy Howard, Yann LeCun e Lex Fridman promuovono l’accessibilità e le questioni etiche nell’IA, ampliando al contempo le sue applicazioni in una serie di settori.

È possibile approfondire il potenziale rivoluzionario dell’IA e il suo enorme impatto sul nostro mondo seguendo questi influencer. Garantiscono che tutti possano partecipare a questo affascinante viaggio di innovazione e scoperta, lavorando insieme per svelare il complicato mondo dell’intelligenza artificiale.