杰弗里·辛顿教授是国际泰斗级机器学习专家，以其在人工神经网络的杰出贡献而闻名于世（人工神经网络正是前不久击败顶尖人类职业围棋选手的人工智能程序阿尔法狗的根基）。

辛顿教授现为多伦多大学计算机科学退休杰出教授和谷歌工程院士，同时还担任矢量人工智能研究所的首席科学顾问。

辛顿教授于1970年由剑桥大学获得实验心理学学士学位，并在1978年由爱丁堡大学获得人工智能博士学位。他是英国皇家学会、加拿大皇家学会及美国人工智能协会的会士。他是美国文理科学院和美国国家工程院的荣誉外籍会员，还曾担任过认知科学学会的会长。

他致力于设计机器学习算法以探寻能在庞大多维数据集中有效辨析出模式的学习程序（如物体识别或语音识别），同时演示这就是大脑的学习过程。

辛顿教授是最早提出反向传播算法的研究者之一，并是第一位将其应用于学习词嵌入的研究者。

他对神经网络的其它贡献还包括玻尔兹曼机、分散表示、延时神经网络、专家混合系统、变分学习和深度学习。

他在多伦多领导的研究小组在深度学习上的突破引领了语音识别和物体分类的革命。

辛顿教授所获得的殊荣包括大卫·E·如美哈特奖、国际人工智能联合会议优秀研究奖、基兰工程奖、电气电子工程师学会及爱丁堡皇家学会詹姆斯·克拉克·麦克斯韦奖牌以及自然科学和工程研究理事会杰哈德·赫兹博格加拿大科学工程金牌。

活动时间

当地时间2018年1月29日19:00—21:00

活动地点

Galbraith Building, Room 221

Toronto, ON M5S 1A4

Canada

活动费用

免费

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活动编号

ZWHLSL010018

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