ผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล 12 อันดับแรกที่น่าติดตามในปี 2024

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

ในขอบเขตของวิทยาการข้อมูลที่กำลังขยายตัว การมาถึงของปี 2024 ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในขณะที่เราให้ความสำคัญกับกลุ่มผู้ทรงคุณวุฒิที่ได้รับการคัดเลือกซึ่งขับเคลื่อนนวัตกรรมและกำหนดอนาคตของการวิเคราะห์ 'รายชื่อผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล 12 อันดับแรก' ทำหน้าที่เป็นสัญญาณเฉลิมฉลองให้กับความเชี่ยวชาญพิเศษ ความเป็นผู้นำที่มีวิสัยทัศน์ และการมีส่วนร่วมที่สำคัญในสาขานี้ของบุคคลเหล่านี้ เข้าร่วมกับเราในการสำรวจจิตใจที่ก้าวล้ำในขณะที่เราสำรวจเรื่องราว โครงการ และมุมมองที่มีวิสัยทัศน์ซึ่งสัญญาว่าจะกำหนดวิถีของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้นำที่เป็นแบบอย่างเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงผู้บุกเบิกเท่านั้น พวกเขารวบรวมแนวหน้าที่ขับเคลื่อนเราเข้าสู่ยุคแห่งนวัตกรรมและการค้นพบที่ไม่มีใครเทียบได้

รายชื่อผู้นำด้าน Data Science 12 อันดับแรกที่น่าจับตามองในปี 2024

ในขณะที่เราเข้าใกล้ปี 2024 เรามุ่งเน้นไปที่กลุ่มบุคคลที่โดดเด่นซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญที่โดดเด่น ความเป็นผู้นำ และการมีส่วนร่วมที่โดดเด่นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล “รายชื่อผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล 12 อันดับแรก” มีจุดมุ่งหมายเพื่อรับทราบและเน้นย้ำบุคคลเหล่านี้ โดยยกย่องพวกเขาในฐานะผู้นำทางความคิด นักสร้างสรรค์ และผู้มีอิทธิพลที่คาดว่าจะบรรลุเป้าหมายสำคัญในปีหน้า

เมื่อเราเจาะลึกรายละเอียดมากขึ้น จะเห็นได้ชัดว่ามุมมอง การดำเนินการ และความคิดริเริ่มของบุคคลเหล่านี้สามารถเปลี่ยนวิธีการและการใช้ข้อมูลของเราในการจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนซึ่งครอบคลุมภาคส่วนต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นความก้าวหน้าในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การสนับสนุนแนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีจริยธรรม หรือการพัฒนาอัลกอริธึมที่ล้ำสมัย. Tบุคคลที่ถูกเน้นในรายการนี้มีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลต่อขอบเขตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2024

1. แอนดรูว์ อึ้ง

“เกม AI มากมายในปัจจุบันคือการค้นหาบริบททางธุรกิจที่เหมาะสมให้เข้ากับมัน ฉันชอบเทคโนโลยี มันเปิดโอกาสมากมาย แต่ท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีจำเป็นต้องได้รับบริบทและเหมาะสมกับกรณีการใช้งานทางธุรกิจ”

ดร. Anndrew Ng เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอังกฤษ-อเมริกันที่มี การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ความเชี่ยวชาญ. เมื่อพูดถึงการมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI เขาเป็นผู้ก่อตั้ง DeepLearning.AI ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Landing AI หุ้นส่วนทั่วไปของ AI Fund และเป็นผู้ช่วยศาสตราจารย์ที่ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด นอกจากนี้ เขายังเป็นผู้นำผู้ก่อตั้งทีมวิจัยปัญญาประดิษฐ์การเรียนรู้เชิงลึกภายใต้ Google AI หรือ Google Brain นอกจากนี้ เขายังดำรงตำแหน่งหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ที่ Baidu โดยให้คำปรึกษาแก่กลุ่ม AI จำนวน 1300 คน และพัฒนากลยุทธ์ AI ระดับโลกของบริษัท

Mr. Anndrew Ng เป็นผู้นำการพัฒนา MOOC (Massive Open Online Courses) ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด นอกจากนี้เขายังก่อตั้ง Coursera และเปิดสอนหลักสูตร Machine Learning (ML) ให้กับนักเรียนมากกว่า 100,000 คน ในฐานะผู้บุกเบิกด้าน ML และการศึกษาออนไลน์ เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาจากมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon, MIT และมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ นอกจากนี้ เขายังร่วมเขียนงานวิจัยมากกว่า 200 ฉบับในสาขา ML, วิทยาการหุ่นยนต์ และสาขาที่เกี่ยวข้อง และเขาได้รับตราจาก 100 รายชื่อบุคคลที่มีอิทธิพลมากที่สุดในโลกโดย Tiime

เว็บไซต์: https://www.andrewng.org

Twitter: @แอนดรูว์ YNg

เฟซบุ๊ก: แอนดรูว์ อึ้ง, Google Scholar

2. อันเดรจ คาร์ปาธี

"เราควรจะทำให้ AI ทำทุกอย่าง และเราเล่นเกม แต่เราทำทุกอย่าง และ AI ก็เล่นเกม!"

Andrej Karpathy ผู้ถือปริญญาเอกชาวสโลวาเกีย-แคนาดาจากสแตนฟอร์ด กำลังสร้าง JARVIS แบบหนึ่งที่ OреոΑฬ เขาเป็นผู้อำนวยการฝ่าย AI ของปัญญาประดิษฐ์และ Autopilot Vision ที่ Tesla เคไม่แยแส มีความหลงใหลในโครงตาข่ายประสาทเชิงลึก เขาเริ่มต้นการเดินทางจากโตรอนโตด้วยวิชาเอกสองสาขาในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และฟิสิกส์ และหลังจากนั้น เขาก็ไปศึกษาต่อที่โคลัมเบีย ที่นั่น เขาทำงานร่วมกับ Michiel van de Panne เกี่ยวกับตัวควบคุมการเรียนรู้สำหรับตัวเลขจำลองทางกายภาพ

นอกจากนี้ เขายังร่วมงานกับ Fei-Fei Li ในตำแหน่งปริญญาเอก ที่ Stanford Vision Lab ซึ่งเขาทำงานเกี่ยวกับ โครงข่ายประสาทเทียม และ โครงข่ายประสาทกำเริบ สถาปัตยกรรมและการประยุกต์ใน ประมวลผลภาษาธรรมชาติ และ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ และทางแยกของพวกเขา เขาออกแบบและเป็นผู้สอนหลักคนแรกสำหรับ CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition เขาเป็นบล็อกเกอร์ที่กระตือรือร้นและเป็นผู้พัฒนาห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกและเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลงใหล

เว็บไซต์: https://karpathy.ai

Twitter: @karpathy

3. อามีนา อานัดกุมาร์

Amena Anadkumar เป็นศาสตราจารย์ Bren ที่เมือง Mysore ประเทศอินเดีย ที่ Caltech และทำหน้าที่เป็นผู้อำนวยการอาวุโสฝ่าย AI Research ที่ NVIDIA เธอเป็นผู้มีอิทธิพลที่มีผู้ติดตาม 159,417 คน และความสนใจในการวิจัยของเธออยู่ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรขนาดใหญ่ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่นูน และสถิติในมิติสูง กนัดกุมาร์ สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาจาก Indian Institute of Technology (IIT) Madras และ Cornell University และก่อนหน้านี้เคยเป็นนักวิทยาศาสตร์หลักที่ Amazon Web Services เธอเป็นสมาชิกของ ACM, IEEE และมูลนิธิ Alfred P. Solan งานของเธอในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ใหม่ๆ ช่วยเร่งการใช้งานทางวิทยาศาสตร์ของ AI รวมถึงการจำลองทางวิทยาศาสตร์ การพยากรณ์อากาศ และการออกแบบยา เธอได้รับรางวัลจาก NeurIPS และ ACM Gordon Bell Special Prize สำหรับการวิจัยเกี่ยวกับโควิด-19 ที่ใช้ HPC

เว็บไซต์: https://www.eas.caltech.edu/people/anima

Twitter: https://twitter.com/AnimaAnandkumar

4. เฟย-เฟยลี่

“ฉันเชื่อในอนาคตที่ AI จะเปลี่ยนโลก คำถามคือใครคือผู้เปลี่ยนแปลง AI? การนำกลุ่มนักเรียนที่หลากหลายและผู้นำในอนาคตมาสู่การพัฒนา AI ถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง”

Fei-Fei Li เป็นผู้อำนวยการร่วมของ Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (AI) และ Vision & Learning Lab เธอเป็นศาสตราจารย์ Sequoia คนแรกในภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด เธอยังทำงานเป็นรองประธานที่ Google และหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ด้าน AI/ML ที่ Google Cloud ด้วยความเชี่ยวชาญหลายปีของเธอ เธอได้ทำงานอย่างใกล้ชิดในด้านต่างๆ เช่น AI ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการรับรู้ การเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ AI ในการดูแลสุขภาพ และอื่นๆ

เมื่อพูดถึงงานวิจัยของเธอ เธอได้ตีพิมพ์บทความทางวิทยาศาสตร์มากกว่า 200 บทความในการประชุมและวารสารสำคัญในสาขาที่เกี่ยวข้อง ImageNet ซึ่งพัฒนาโดย Fei-Fei Li เป็นโครงการปฏิวัติในขอบเขตล่าสุดของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก นอกเหนือจากการเดินทางทางเทคนิคแล้ว เธอยังเป็นผู้ถือธงในระดับชาติด้านความหลากหลายในด้าน AI และ STEM เธอได้รับรางวัลจากผลงานของเธอ รวมถึง Women in Tech ประจำปี 2017 ของนิตยสาร ELLE, นักคิดระดับโลกประจำปี 2015 โดย Foreign Policy และรางวัลอันทรงเกียรติ “Great Immigrants: The Pride of America” โดย Carnegie Foundation ในปี 2016

โปรไฟล์สแตนฟอร์ด: https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li/

Twitter: @drfeifei

5. ยานน์ เลอคุน

“AI เป็นตัวขยายความฉลาดของมนุษย์ และเมื่อผู้คนฉลาดขึ้น สิ่งที่ดีกว่าก็เกิดขึ้น ผู้คนมีประสิทธิผลมากขึ้น มีความสุขมากขึ้น และเศรษฐกิจมีความมุ่งมั่น”

ด้วยความเชี่ยวชาญด้านการวิจัย การให้คำปรึกษาด้านเทคนิค และการให้คำปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ Yann LeCun จึงเป็นหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ด้าน AI ของ Facebook เขาเป็นที่รู้จักไปทั่วโลกจากผลงานหุ่นยนต์เคลื่อนที่ การเรียนรู้ของเครื่องจักร คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และงานประสาทวิทยาศาสตร์เชิงคำนวณ ลอีคุน ก่อตั้ง convolutional nets และมีส่วนร่วมในโครงการ OCR และคอมพิวเตอร์วิทัศน์โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม เขาเป็นผู้อำนวยการผู้ก่อตั้งศูนย์วิทยาศาสตร์ข้อมูล NYU และเป็นหัวหน้าแผนกวิจัยการประมวลผลภาพ Mr LeCun เป็นหนึ่งในผู้สร้างหลักของ DjVu และได้รับรางวัล Turing Award ในปี 2018 จาก Yoshua Bengio และ Geoffrey Hinton สำหรับการมีส่วนร่วมในการเรียนรู้เชิงลึก

LeCun เป็นที่รู้จักจากผลงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Convolutional Neural Networks เครือข่ายที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีวภาพเหล่านี้ถูกนำไปใช้กับการรู้จำด้วยแสงและลายมือ ทำให้เกิดระบบการรู้จำเช็คธนาคาร ระบบนี้ถูกนำมาใช้โดย NCR และบริษัทอื่นๆ และประมวลผล 10% ของเช็คของสหรัฐอเมริกาทั้งหมดในช่วงปลายทศวรรษ 1990 และต้นปี 2000

เว็บไซต์: https://research.fb.com/people/lecun-yann/

ทวิตเตอร์: @ylecun

6. เอียน Goodfellow

“แม้แต่เครือข่ายในปัจจุบัน ซึ่งเราถือว่าค่อนข้างใหญ่จากมุมมองของระบบคอมพิวเตอร์ แต่ก็ยังเล็กกว่าระบบประสาทของสัตว์มีกระดูกสันหลังที่ค่อนข้างดึกดำบรรพ์อย่างกบ”

เอียน กู๊ดเฟลโลว์ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกัน มีชื่อเสียงจากงานวิจัยด้าน Machine Learning เขาดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการฝ่ายการเรียนรู้ของเครื่องที่ Apple ภายใต้การดูแลของ Andrew Ng เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี และปริญญาโท วิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด เขายังได้รับปริญญาเอก จาก Université de Montréal ภายใต้การดูแลของ Yoshua Bengio และ Aaron Courville เมื่อพูดถึงงานก่อนหน้านี้ Ian Goodfellow ซึ่งมีประสบการณ์ด้านการเรียนรู้เชิงลึกมานานหลายปี เคยทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์การวิจัยที่ Google Brain หลังจากนั้น เขาได้เข้าร่วม Open AI (ในช่วงปีแรกๆ) จากนั้นกลับมาทำงานวิจัยของ Google

เอียน กู๊ดเฟลโลว์ยังได้ค้นคว้าและเขียนหนังสือเรียนเรื่อง "การเรียนรู้เชิงลึก" ซึ่งมีชื่อเสียงจากการคิดค้นเครือข่ายปฏิปักษ์เชิงกำเนิด ขณะที่อยู่ที่ Google เขาได้สร้างระบบที่อำนวยความสะดวกในการถอดเสียงที่อยู่จากรูปภาพรถยนต์ Street View สำหรับ Google Maps โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ Goodfellow ยังเปิดเผยช่องโหว่ในระบบการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย ในปี 2017 MIT Technology Review ยกย่องเขาให้เป็นหนึ่งใน 35 นักนวัตกรรมอายุต่ำกว่า 35 ปี และในปี 2019 Foreign Policy รวมเขาไว้ในรายชื่อนักคิดทั่วโลก 100 คน

เว็บไซต์: https://www.iangoodfellow.com/,

ทวิตเตอร์: @goodfellow_ian

7. เคลมองต์ เดอลองก์

ด้วยผู้ติดตาม 127,491 คนบน LinkedIn เขาเป็นหนึ่งในผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณสามารถติดตามได้ Clement Delangue เป็นซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่นักวิจัยทั่วโลกสามารถแบ่งปันโมเดล AI ชุดข้อมูล และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของตนได้ เมื่อพูดถึงประวัติการศึกษาของเขา เขาสำเร็จการศึกษาหลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์เบื้องต้นและระเบียบวิธีการเขียนโปรแกรมที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ประสบการณ์เริ่มต้นครั้งแรกของเขาคือกับ Moodstocks เพื่อสร้างการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และต่อมา Google ก็เข้าซื้อกิจการในภายหลัง ก่อนหน้านั้น เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ VideoNot.es ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มจดบันทึกชั้นนำสำหรับยุคดิจิทัล จากนั้น เขาได้สร้างแผนกการตลาดและการเติบโตให้กับ Mention ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพชั้นนำของยุโรปในปี 2014 ด้วยความเชี่ยวชาญของเขาในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง Hugging Face ระดมทุนได้ 160 ล้านเหรียญจาก Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks ซึ่งเป็นนักลงทุนกลุ่มแรกที่ Instagram และ Snapchat หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Salesforce และ Kevin Durant

Twitter: https://twitter.com/ClementDelangue

8. เจย์ อลัมมาร์

ด้วยประสบการณ์หลายปีและความสนใจในการวิจัยเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ปัญญาประดิษฐ์ และซอฟต์แวร์ Jay Alammar เป็นผู้อำนวยการและนักวิชาการด้านวิศวกรรม (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ที่ Cohere เขาเริ่มต้นจากการเป็นหุ้นส่วนในด้านวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องและช่วยนักพัฒนาแก้ปัญหาทางธุรกิจด้วยโมเดลภาษา AI และ NLP ที่ล้ำสมัย ตอนนี้ เขาแนะนำองค์กรและนักพัฒนาในการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อแก้ปัญหากรณีการใช้งานการประมวลผลภาษาในโลกแห่งความเป็นจริง เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาจากสแตนฟอร์ดในด้านการศึกษาสำหรับผู้บริหาร อิทธิพล และโปรแกรมกลยุทธ์การเจรจาต่อรอง Jay ยังมีเว็บไซต์บล็อกเทคโนโลยีภาษาอังกฤษสำหรับ Machine Learning R&D ซึ่งเขาเผยแพร่ทั้งหมดเกี่ยวกับ NLP, การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ Jay ช่วยเหลือผู้เรียนมากกว่า 10,000 รายในหัวข้อแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อน ดังนั้นหากคุณกำลังมองหาหนึ่งในผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด คุณสามารถไว้วางใจ Jay Alammar ได้

เว็บไซต์: https://jalammar.github.io/

Twitter: https://www.linkedin.com/in/jalammar/

9. แซมอัลท์แมน

"AI น่าจะนำไปสู่การสิ้นสุดของโลกได้มากที่สุด แต่ในระหว่างนี้ ก็ยังมีบริษัทดีๆ มากมาย"

Sam Altman เป็นหุ้นส่วนของ Apollo Projects ก่อนหน้านี้เขาเคยทำงานที่ OpenAI ในตำแหน่งผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO Sam Altman เข้าเรียนที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดแต่ลาออกโดยไม่ได้รับปริญญาตรี เขาเป็นหนึ่งในผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งเป็นที่รู้จักจาก Loopt, Y Combinator และ OpenAI

ในปี 2005 อัลท์แมนอายุ 19 ปีร่วมก่อตั้ง Loopt ซึ่งเป็นแอปโซเชียลเน็ตเวิร์กตามสถานที่ต่างๆ โดยได้รับเงินลงทุนมากกว่า 30 ล้านดอลลาร์ในฐานะซีอีโอ แม้จะเข้าซื้อกิจการโดย Green Dot ในราคา 43.4 ล้านดอลลาร์ในปี 2012 แต่ Loopt ก็ประสบปัญหา Altman เข้าร่วม Y Combinator ในปี 2011 และก้าวขึ้นเป็นประธานในปี 2014 โดยดูแลมูลค่ารวม 65 พันล้านดอลลาร์สำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Airbnb และ Dropbox ในปี 2016 เขาได้ขยายบทบาทให้ครอบคลุม YC Group อัลท์แมนริเริ่ม YC Continuity และ YC Research โดยให้ทุนแก่บริษัทที่เติบโตเต็มที่และห้องปฏิบัติการวิจัย ในปี 2019 เขาเปลี่ยนตำแหน่งเป็นประธานที่ YC โดยต่อมามุ่งเน้นไปที่ Tools For Humanity ซึ่งเป็นบริษัทร่วมทุนในปี 2019 ที่ให้บริการการตรวจสอบสิทธิ์ด้วยการสแกนตาและสกุลเงินดิจิทัล Worldcoin เพื่อการป้องกันการฉ้อโกง

เว็บไซต์: https://blog.samaltman.com/

Twitter: https://x.com/sama?s=20

10. โยชัว เบงจิโอ

"AI จะช่วยให้มียาที่เหมาะกับแต่ละบุคคลมากขึ้น"

Yoshua Bengio มีชื่อเสียงระดับโลกในด้านความเชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเป็นผู้บุกเบิกด้านการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งได้รับเกียรติจากอันทรงเกียรติประจำปี 2018 A.M. รางวัลทัวริงร่วมกับเจฟฟรีย์ ฮินตันและยานน์ เลอคุน ในฐานะศาสตราจารย์เต็มขั้นที่ Université de Montréal เขาก่อตั้งและเป็นผู้นำ Mila – Quebec AI Institute Bengio เป็นสมาชิกอาวุโสในโครงการ CIFAR Learning in Machines & Brains และเป็นผู้อำนวยการด้านวิทยาศาสตร์ของ IVADO โดยเฉพาะอย่างยิ่งเขาได้รับรางวัล Killam Prize ในปี 2019 และในปี 2022 ก็ได้รับสถานะเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่มีผู้อ้างอิงมากที่สุดในโลก Bengio มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการจัดการกับผลกระทบทางสังคมของ AI เขายังมีส่วนร่วม สู่ปฏิญญามอนทรีออลเพื่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์อย่างมีความรับผิดชอบ

เว็บไซต์: https://yoshuabengio.org/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yoshuabengio/

11. เจเรมี ฮาวเวิร์ด

"วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ มีการทับซ้อนกันมากมาย…แต่สิ่งที่เรากำลังทำตอนนี้คือการสร้างโมเดลต้นแบบ"

Jeremy Howard เป็นหนึ่งในผู้นำนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ประกอบการ และนักการศึกษาชาวออสเตรเลีย Howard เริ่มต้นอาชีพของเขาในการให้คำปรึกษาด้านการจัดการที่ McKinsey & Co และ AT Kearney โดยใช้เวลาแปดปีก่อนที่จะเข้าสู่การเป็นผู้ประกอบการ เขามีส่วนสำคัญในโครงการโอเพ่นซอร์ส โดยมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาภาษาโปรแกรม Perl, เซิร์ฟเวอร์ Cyrus IMAP และเซิร์ฟเวอร์ Postfix SMTP ในฐานะประธานคณะทำงาน Perl6-data และผู้เขียน RFC เขามีอิทธิพลอย่างมากต่อวิวัฒนาการของ Perl Howard ก่อตั้งบริษัทสตาร์ทอัพที่ประสบความสำเร็จในออสเตรเลีย: ผู้ให้บริการอีเมล FastMail (ซื้อกิจการโดย Opera Software) และบริษัทเพิ่มประสิทธิภาพราคาประกันภัย Optimal Decisions Group (ODG พัฒนาโดย ChoicePoint) FastMail เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกในการทำให้ผู้ใช้สามารถรวมไคลเอนต์เดสก์ท็อปของตนได้ เขาเป็นผู้ก่อตั้ง CEO ของ Enlitic อดีตประธาน Kaggle ผู้ร่วมก่อตั้ง Masks4All นักวิทยาศาสตร์การวิจัยที่โดดเด่นแห่งมหาวิทยาลัยซานฟรานซิสโก และเป็นผู้ก่อตั้ง FastMail.FM และ Optimal Decisions; อดีตที่ปรึกษาด้านการจัดการ

เว็บไซต์: https://jeremy.fast.ai/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/howardjeremy/

12. เดมิส ฮาสซาบีส

"จริงๆ แล้วฉันจะมองโลกในแง่ร้ายมากถ้าบางอย่างเช่น AI ไม่เกิดขึ้นที่ถนน"

เดมิส ฮาสซาบิสเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ และผู้ประกอบการชาวอังกฤษ เขาเป็น ผู้รู้รอบด้านและบุคคลสำคัญด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ชั้นนำ มีชื่อเสียงจากผลงานที่ก้าวล้ำในวงการนี้ Hassabis เกิดในปี 1976 มีพรสวรรค์อันยอดเยี่ยมในการเล่นหมากรุก และกลายเป็นปรมาจารย์เมื่ออายุเพียง 13 ปี เขาเปลี่ยนมาเรียนด้านวิชาการและศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เคมบริดจ์ ต่อมา Hassabis ได้ร่วมก่อตั้งบริษัทวิดีโอเกมบุกเบิก Elixir Studios ในปี 2010 เขาก่อตั้ง DeepMind ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการวิจัย AI ที่ Google เข้าซื้อกิจการในปี 2014 งานของ Hassabis ที่ DeepMind ได้นำไปสู่ความก้าวหน้าที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึก ความพยายามของเขาเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นในการผลักดันขีดความสามารถของ AI

Twitter: https://x.com/demishassabis?s=20

เว็บไซต์: https://www.demishassabis.com/

สรุป

ในปี 2024 การเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ และ 12 อันดับแรกคือผู้บุกเบิกที่ต้องติดตาม ผู้นำเหล่านี้ ผู้บุกเบิกด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ยังคงกำหนดทิศทางภูมิทัศน์ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่มีวิสัยทัศน์และการมีส่วนร่วมที่ก้าวล้ำ ตั้งแต่การนำทางอัลกอริทึมที่ซับซ้อนไปจนถึงการใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้กำลังขับเคลื่อนหลักสูตรสำหรับอนาคต การปฏิบัติตามคำแนะนำของพวกเขามอบโอกาสที่ไม่มีใครเทียบได้ในการตามทันแนวโน้มล่าสุดและความก้าวหน้าในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นตัวเลขที่ขาดไม่ได้สำหรับทุกคนที่สำรวจโลกแห่งการวิเคราะห์ข้อมูลแบบไดนามิก