杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日-）是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，目前担任多伦多大学教授。他因在类神经网络领域的杰出贡献而闻名，是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，同时也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习之父”。Hinton与Yoshua Bengio（约书亚·本希奥）和Yann LeCun（杨立昆）一同因在深度学习领域的突出贡献被授予了2018年的图灵奖。

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Yoshua Bengio（1964年3月5日－）是一位加拿大计算机科学家，以其在人工神经网络和深度学习方面的工作而闻名。他是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授，也是蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的科学主任。Bengio与Geoffrey Hinton和Yann LeCun一起获得了2018年ACM A.M.图灵奖，以表彰他们在深度学习方面的工作。Bengio、Hinton和LeCun有时被称为“人工智能之父”和“深度学习之父”。

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如果你是一位开发者，那么你很可能听说过许多有关于Jeff Dean的笑话，其中最为流传的是“编译器从来不给Jeff编译警告，而是Jeff警告编译器”、“所有指针都是指向Jeff的”，这些笑话足以证明Jeff Dean的实力。Jeffrey Adgate（Jeff Dean）（1968年7月23日－）是一位美国计算机科学家和软件工程师，自2018年以来，他一直担任谷歌人工智能部门Google AI的负责人。教育经历Jeff Dean在1990年以优异成绩获得了明尼苏达大学的计算机科学和经济学学士学位。之后，他于1996年在华盛顿大学获得了计算机科学博士学位，在Craig Chambers的指导下研究了面向对象编程语言的编译器和全程序优化技术。他的卓越工作在2009年获得了美国国家工程院的认可，并被选为院士，以表彰他在“大规模分布式计算机系统的科学与工程”方面的杰出贡献。

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Yann André LeCun，出生于1960年7月8日，是一位法国计算机科学家，主要从事机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学领域的工作。他是纽约大学Courant数学科学研究所的Silver教授，也是Meta（Facebook）的副总裁兼首席人工智能科学家。他以使用卷积神经网络（CNN）进行光学字符识别和计算机视觉方面的工作而闻名，是卷积网络的创始人之一。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一（与Léon Bottou和Patrick Haffner一起）。他与Léon Bottou共同开发了Lush编程语言。

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Ian J. Goodfellow（生于1985年或1986年）是一位美国计算机科学家、工程师和高管，最著名的是他在人工智能神经网络和深度学习方面的工作。他之前曾担任谷歌大脑的研究科学家和苹果公司的机器学习主管，并在深度学习领域做出了几项重要贡献，包括生成式对抗网络（GAN）的发明。Goodfellow与人合著了被誉为AI圣经的教科书《深度学习》（2016年），并在人工智能领域最受欢迎的教科书《人工智能：现代方法》中撰写了关于深度学习的章节（在135个国家的1500多所大学中使用）。

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吴恩达个人简介吴恩达（Andrew Yan-Tak Ng），（是一位英国出生的美国计算机科学家和技术企业家，生于1976年，专注于机器学习和人工智能（AI）。他是谷歌大脑的联合创始人和负责人，曾是百度的首席科学家，将百度的人工智能团队打造成一个数千人的团队。

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个人简介李飞飞（英文名：Fei-Fei Li），生于1976年，是一位著名的华裔美国计算机科学家。她因创立ImageNet数据集而声名大噪，这个数据集促进了计算机视觉在2010年代的飞速发展。目前，她担任斯坦福大学计算机科学系的红杉资本教授，曾是Twitter的董事会成员。同时，她还是斯坦福大学人工智能与人类文明（HAI）研究所的联合主任，以及斯坦福大学视觉与学习实验室的联合主任。自2013年至2018年，她还曾担任斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）的主任。

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体育界篮球运动有个无人不知的迈克尔·乔丹，而机器学习领域同样有一位迈克尔·乔丹。Michael Jordan的简介出生于1956年2月25日的美国科学家Michael Irwin Jordan，是加州大学伯克利分校的教授，研究专业涵盖机器学习、统计学和人工智能领域。由于在机器学习领域做出的卓越贡献，Jordan在2010年被选为美国国家工程院院士。在2016年，科学杂志报道了他是世界上最有影响力的计算机科学家之一。最近，他因其在机器学习基础及其应用方面的杰出贡献，获得了首届WLA计算机科学或数学奖。

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什么是机器学习机器学习是一种数据分析技术，它是人工智能和计算机科学的一个分支，旨在使用数据和算法模仿人类的学习方式，不断提高其准确性。机器学习通过直接从数据中“学习”信息的计算方法，而不依赖于预先确定的方程式作为模型。

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什么是深度学习？深度学习是机器学习的一种方法，它利用人工神经网络对大量数据进行学习，从而实现对复杂任务的预测或分类。深度学习的神经网络由多层神经元组成，每一层都对输入数据进行处理并传递到下一层。这些神经元之间的连接和权重通过反向传播算法进行调整，以最小化误差并提高准确性。深度学习需要大量标记数据进行训练，以便网络能够从数据中学习模式和相关性。

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