Войти
| Янн ЛеКун | |
|---|---|
 Янн ЛеКун в 2018 году | |
| Родился | (1960-07-08) июль 8, 1960 (возраст 60). Суази-су-Монморанси, Франция |
| Alma mater | ESIEE Paris (MSc). Университет Пьера и Марии Кюри (доктор философии) (сегодня Университет Сорбонны ) |
| Известен | глубоким обучением |
| Наградами | Премией Тьюринга (2018). Стипендиат AAAI ( 2019). Почетный легион (2020) |
| Научная карьера | |
| Учреждения | Bell Labs (1988-1996). Нью-Йоркский университет. Facebook |
| Диссертация | Modèles connexionnistes de l'apprentissage (1987) |
| Докторский советник | Морис Милгрэм |
| Веб-сайт | янн.lecun.com |
Ян Андре ЛеКун (французское произношение: ; первоначально произносилось как Ле Кун; родился 8 июля 1960 г.) французский ученый-компьютерщик, работающий в основном в областях машинного обучения, компьютерного зрения, мобильной робототехники и вычислительная неврология. Он является серебряным профессором Института математических наук Куранта в Нью-Йоркском университете и вице-президентом, главным научным сотрудником ИИ в Facebook.
. Он хорошо известен своими работает над оптическим распознаванием символов и компьютерным зрением с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и является отцом-основателем сверточных сетей. Он также является одним из основных создателей технологии сжатия изображений DjVu (вместе с Леоном Ботту и Патриком Хаффнером). Он разработал язык программирования Lush совместно с Леоном Ботту.
Он является со-реципиентом конкурса ACM A.M. Премия Тьюринга за его работу в области глубокого обучения.
ЛеКун - вместе с Джеффри Хинтоном и Йошуа Бенджио - некоторые называют «крестными отцами» AI »и« Крестные отцы глубокого обучения ».
Ян Лекун на Университет Миннесоты, 2014 Янн ЛеКун родился в Суази-Монморанси в пригороде Парижа в 1960 году. Его имя изначально было написано Ле Кун от старой бретонской формы Ле Кунф. буквально означает «хороший парень» и происходил из области Генгам на севере Бретани. Он получил Diplôme d'Ingénieur от ESIEE Paris в 1983 году и докторскую степень в области компьютерных наук от Université Pierre et Marie Curie (сегодня Сорбоннский университет ) в 1987 г., когда он предложил раннюю форму алгоритма обучения с обратным распространением для нейронных сетей.
Он был научным сотрудником постдокторантуры в лаборатории Джеффри Хинтона в Университет Торонто с 1987 по 1988 гг.
В 1988 году он присоединился к отделу исследований адаптивных систем в ATT Bell Laboratories в Холмдел, Нью-Джерси, США, во главе с Лоуренсом Д. Джекелом, где он разработал ряд новых методов машинного обучения, таких как биологическая модель распознавания изображений под названием Сверточные нейронные сети, методы регуляризации «Оптимального повреждения мозга» и метод Graph Transformer Networks (аналогичный условному случайному полю ), который он применил для распознавания рукописного ввода и OCR. Система распознавания банковских чеков, которую он помогал разработать, была широко использована NCR и другими компаниями, считывая более 10% всех чеков в США в конце 1990-х - начале 2000-х годов.
В 1996 году он присоединился к ATT Labs - Исследования в качестве руководителя отдела исследований в области обработки изображений, входившего в состав Лаборатории исследования речи и изображений Лоуренса Рабинера, и работал в основном над DjVu технология сжатия изображений, используемая многими веб-сайтами, особенно Интернет-архивом, для распространения отсканированных документов. В число его сотрудников в ATT входят Леон Ботту и Владимир Вапник.
После непродолжительного пребывания в качестве научного сотрудника исследовательского института NEC (ныне NEC-Labs America) в Принстоне, штат Нью-Джерси, он присоединился к Нью-Йоркскому университету (NYU) в 2003 году, где он является серебряным профессором компьютерных нейронных наук в Институте математических наук Куранта и Центре нейронных наук. Наука. Он также является профессором инженерной школы Тандон. В Нью-Йоркском университете он работал в основном над энергетическими моделями для контролируемого и неконтролируемого обучения, функционального обучения для распознавания объектов в компьютерном зрении и мобильной робототехники.
В 2012 году он стал основателем директор Центра науки о данных Нью-Йоркского университета. 9 декабря 2013 года ЛеКун стал первым директором Facebook AI Research в Нью-Йорке и ушел с поста директора NYU-CDS в начале 2014 года.
В 2013 году он и Йошуа Бенжио стал соучредителем Международной конференции по обучающим репрезентациям, на которой был принят процесс открытого обзора после публикации, который он ранее пропагандировал на своем сайте. Он был председателем и организатором «Учебного семинара», проводимого каждый год с 1986 по 2012 год в Сноуберд, штат Юта. Он является членом Научного консультативного совета Института чистой и прикладной математики в UCLA. Он является соруководителем исследовательской программы «Обучение в машинах и мозге» (ранее называвшейся «Нейронные вычисления и адаптивное восприятие») CIFAR.
. В 2016 году он был приглашенным профессором компьютерных наук на конференции Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques "в Collège de France в Париже. Его «leçon inaugurale» (инаугурационная лекция) стала важным событием в интеллектуальной жизни Парижа в 2016 году.
ЛеКун является членом Национальной инженерной академии США, лауреат премии IEEE Neural Network Pioneer Award 2014 и награды PAMI Distinguished Researcher Award 2015.
В 2016 году он был удостоен награды Doctor Honoris Causa IPN в Мехико. В 2017 году ЛеКун отклонил приглашение читать лекции в Университете науки и технологий имени короля Абдаллы в Саудовской Аравии, поскольку считал, что его будут считать террористом в стране из-за его атеизма.. В сентябре 2018 года он получил Премию Гарольда Пендера, выданную Пенсильванским университетом. В октябре 2018 года он получил степень Doctor Honoris Causa от EPFL.
. В марте 2019 года ЛеКун получил премию Тьюринга, разделив ее с Йошуа Бенджио и Джеффри Хинтоном. В сентябре 2019 года он получил награду Golden Plate Award Американской академии достижений.
