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李飛飛

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李飛飛
Fei-Fei Li
出生 (1976-07-03) 1976年7月3日（48歲）[1]
 中國北京市
居住地 美國
國籍 美國
母校普林斯頓大學
加利福尼亞理工學院（2005年，博士）
知名於計算機視覺
機器學習
人工智能
認知神經科學
配偶Silvio Savarese（2009年－）
獎項斯隆獎（2011年）
IBM Faculty Fellow Award（2014年）
Yahoo Labs FREP award（2012年）
NSF CAREER award（2009年）
Microsoft Research New Faculty Fellowship（2006年）
網站vision.stanford.edu/feifeili
科學生涯
研究領域計算機科學
機構史丹福大學
論文Visual Recognition: Computational Models and Human Psychophysics（2005）
博士導師Pietro Perona（英語：Pietro Perona）
克里斯托夫·科赫

李飛飛（1976年7月3日—[1]），史丹福大學首位紅杉講席教授，美國國家工程院院士[2]，美國國家醫學院院士[3][4]， 美國文理科學院（美國藝術與科學院）院士[5]。曾任職於史丹福大學人工智能實驗室（SAIL）[6] 、史丹福視覺實驗室[7]。現為ImageNet的首席科學家和首席研究員[8]、史丹福以人為本人工智能研究院（HAI）院長、AI4ALL聯合創始人及主席。她的研究領域涉及計算機視覺、機器學習、深度學習、認知神經科學等[3]。

生平

李飛飛1976年出生於中國大陸北京，在四川成都長大，12歲時，父親遠赴美國。四年後1992年，15歲的李飛飛隨母親一起赴美國新澤西州帕西帕尼-特洛伊山，與父親團聚並移民定居[9]。剛到美國的最初兩年，家庭生活拮据，她曾到餐館打工，做過家庭清潔工；父母后來跟親友借錢，開了一家乾洗店經營[10]。初到美國的她需從頭開始學習英語，就讀位於新澤西的帕西帕尼高中（英語：Parsippany High School），1995年以全班第六名的成績畢業，SAT取得1250分，其中數學得滿分800分，獲得了普林斯頓大學的獎學金，進入普林斯頓大學學習；在大學期間，大多數週末她都回家到父母的乾洗店幫忙工作，在校學習時課餘時間也常通過電話幫助父母接待乾洗店的顧客[10][9]。她日後的成就令她在2017年被帕西帕尼高中列入該校的名人堂[11]。

1999年，她在普林斯頓大學取得物理學高級榮譽學士學位。畢業後曾贏得獎學金前往西藏研究西藏傳統藥物[10][12]。2001年，她在加州理工學院開始研究生的學習和工作，師從計算機視覺業內專家Pietro Perona（英語：Pietro Perona）教授和克里斯托夫·科赫教授，主要從事神經科學和計算機科學的交叉學科研究，2003年獲電氣工程科學碩士學位，2005年獲同一專業的博士（PhD）學位[4]，博士論文為"視覺識別：計算模型與人類心理物理學（Visual Recognition: Computational Models and Human Psychophysics）"，其博士研究獲得了美國國家科學基金會研究生獎學金和保羅與黛西新美國人獎學金（英語：The Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans）的支持[13][9]。

2005年8月至2009年6月，她先後在伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校電氣與計算機工程系和普林斯頓大學計算機科學系擔任助理教授，在這兩所院校還同時兼任過心理學系的助理教授；2009年她在史丹福大學計算機科學系擔任助理教授，並在2012年晉升為終身職的副教授、2018年晉升為終身職正教授、2019年被聘為史丹福大學首任終身紅杉講席教授[3][4]。2013年至2018年，李飛飛曾任史丹福大學人工智能實驗室主任。

2016年，李飛飛利用她在史丹福的學術假期，加入Google雲端人工智能暨機器學習的中國中心團隊。2017年1月至2018年9月，出任Google副總裁，併兼任Google Cloud AI/ML首席科學家。2018年9月，她宣佈返回史丹福任教，持續參與史丹福大學的AI議題研究[14]，並任史丹福以人為本人工智能研究院（HAI）院長。2020年2月，當選為美國國家工程院院士；5月，擔任Twitter公司董事會新獨立董事 ；10月，當選為美國國家醫學院院士。2021年4月22日，當選為美國文理科學院（藝術與科學院）院士。2021年11月當選2022 IEEE Fellow。[15]2022年10月27日，埃隆·馬斯克收購Twitter並解散Twitter公司董事會後，李飛飛不再擔任Twitter公司的獨立董事。[16]

家庭

父母均為在中國大陸完成教育的知識分子，但因不諳英語，在美國不能從事工程師或科學研究工作；父親曾做過照相機修理工，母親曾做過收銀員。[10]

2009年結婚，丈夫西爾維奧·薩瓦雷斯（Silvio Savarese）教授，任職於史丹福大學視覺與幾何研究室，目前兩人育有一子一女。[9][17]

研究

李飛飛的研究領域主要為電腦視覺、認知神經科學、電腦神經科學和大數據分析。她發表的科學論文逾200多篇[18][4]。她的文章曾發表在世界頂級權威和有名望的學術期刊如《自然》[19]和《美國國家科學院院刊》[20]，並常出現在電腦科學和神經科學相關的期刊與會議報告上，包括《神經科學期刊》(Journal of Neuroscience)[21]、《國際計算機視覺期刊》(IJCV)、《IEEE模式分析與機器智能彙刊》(IEEE-PAMI)》、《神經信息處理系統大會》(NIPS)、《計算機視覺與模式識別會議》(CVPR)、《國際計算機視覺大會》(ICCV)、《歐洲計算機視覺大會》(ECCV)等[18]。 她最知名的工作是Caltech 101（英語：Caltech 101）和ImageNet，而其中ImageNet是利用人工智能識別物體的重大成就，全球研究人員可免費且非商業性地使用該數據庫[22][23][24][25]。

獲獎

李飛飛獲得諸多獎項，部分如下：[4]

  • 2020年加州理工學院傑出校友獎（Distinguished Alumni Award Winner, California Institute of Technology）
  • 2019年IEEE PAMI Longuet-Higgins Prize (「表彰其十年前在CVPR上發表的論文經受住了時間的考驗。」)
  • 2019年美國國家地理學會進步獎（Further Award，「表彰她為工作獨特創新、及時、具有影響力的領導者—敢於大膽突破領域邊界，並為這項突破性工作擔任傑出的大使」)
  • 2019年技術領導者Abie獎（Technical Leadership Abie Award）
  • 2018年影響世界華人大獎（鳳凰衛視）
  • 2017年加州大學柏克萊分校WITI@UC雅典娜學術領導獎（WITI@UC Athena Award for Academic Leadership, U.C. Berkeley）
  • 2017年Elle雜誌評選的科技界七位女性獲獎者之一
  • 2016年國際模式識別協會J.K. Aggarwal獎（J.K. Aggarwal Prize, International Association for Pattern Recognition）
  • 2016年紐約卡內基協會全美40大優秀移民獎[26]
  • 2016年IEEE PAMI 馬克·埃弗林漢姆獎
  • 2016年輝達AI研究獎先鋒獎（Pioneer in AI Research Award, NVidia）
  • 2015年全球百大思想者（One of the Leading Global Thinkers, Foreign Policy）
  • 2014年IBM研究獎
  • 2012年雅虎實驗室德國財務報告管理小組獎
  • 2012年史丹福大學W.M. Keck基金會教職學者（W.M. Keck Foundation Faculty Scholar, Stanford University）
  • 2011年美國斯隆研究獎（Fellowship, Alfred P. Sloan）
  • 2009年國家科學基金會職業獎
  • 2006年微軟研究新學院研究獎金[27]
  • 2005年最佳短期課程獎（Best Short Course Prize, IEEE ICCV）
  • 1999年普林斯頓大學Kusaka紀念物理學獎（Kusaka Memorial Prize in Physics, Princeton University）

她也常出現在許多主流媒體上，如美國CNN[10]、紐約時報[28]、《科學》期刊和TED大會[29][30][31]。

參考文獻

  1. ^ 1.0 1.1 Markoff, John. Seeking a Better Way to Find Web Images. The New York Times. 2012-11-19 [2017-03-11]. （原始內容存檔於2019-02-16）. Dr. Li, 36 
  2. ^ 7位华人学者新当选美国工程院院士. news.sciencenet.cn. 科學網. 2020-02-08. （原始內容存檔於2021-01-23）. 
  3. ^ 3.0 3.1 3.2 Fei-Fei Li's Profile. profiles.stanford.edu. Stanford University. [2021-05-20]. （原始內容存檔於2021-12-22） （英語）. 
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 Fei-Fei Li (Curriculum Vitae) (pdf). Stanford University. [2021-05-20]. （原始內容存檔於2020-11-15） （英語）. 
  5. ^ 九华人学者当选美国艺术与科学院院士 八名为女性. science.caixin.com. 財新網. [2021-04-24]. （原始內容存檔於2021-10-04）. 
  6. ^ Stanford Artificial Intelligence Laboratory. ai.stanford.edu. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2011-07-21） （英語）. 
  7. ^ Stanford Computer Vision Lab. vision.stanford.edu. Stanford Vision Lab. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2021-03-22） （英語）. 
  8. ^ Gershgorn, Dave. The data that transformed AI research—and possibly the world. Quartz. Quartz Media, Inc. 2017-07-26 [2020-05-13]. （原始內容存檔於2017-07-27） （英語）. 
  9. ^ 9.0 9.1 9.2 9.3 Hempel, Jessi. Fei-Fei Li's Quest to Make Machines Better for Humanity. Wired. 2018-11-13 [2019-07-30]. （原始內容存檔於2020-12-14） （英語）. 
  10. ^ 10.0 10.1 10.2 10.3 10.4 Blanco, Octavio. One immigrant's path from cleaning houses to Stanford professor. CNN. 2016-07-21 [2021-05-21]. （原始內容存檔於2021-08-24） （英語）. 
  11. ^ Giannantonio, Christina. Parsippany High School to induct members to hall of fame. nj.com/The Star-Ledger. 2017-01-29 [2021-05-19]. （原始內容存檔於2021-05-20） （英語）. 
  12. ^ 聚焦藏医药：美国飞回的女孩. 中國新聞網. 2000-07-17 [2021-09-22]. （原始內容存檔於2019-10-03）. 
  13. ^ Meet the Fellows | Fei-Fei Li. Paul and Daisy Soros Fellowship for New Americans. [July 29, 2019]. （原始內容存檔於2021-01-19） （英語）. 
  14. ^ Diane Greene. Google Cloud AI: Andrew Moore joining Google Cloud; Fei-Fei Li becoming advisor. Google Cloud Blog. [2018-11-13]. （原始內容存檔於2021-01-29） （英語）. 
  15. ^ 王海峰、李飞飞、山世光、王井东、汪玉……众多AI华人学者入选2022 IEEE Fellow. [2022-09-18]. （原始內容存檔於2022-09-22）. 
  16. ^ Elon Musk, who runs four other companies, will now be Twitter CEO. Reuters. 2022-10-31 [2022-11-05]. （原始內容存檔於2022-11-01）. 
  17. ^ Stanford Computational Vision and Geometry Lab. cvgl.stanford.edu. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2013-08-30）. 
  18. ^ 18.0 18.1 Stanford Computer Vision Lab : Publications. vision.stanford.edu. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2019-09-15） （英語）. 
  19. ^ Peelen, Marius V.; Fei-Fei, Li; Kastner, Sabine. Neural mechanisms of rapid natural scene categorization in human visual cortex. Nature. 2002, 460: 94–97 [2017-03-11]. doi:10.1038/nature08103. （原始內容存檔於2019-09-28） （英語）. 
  20. ^ Li, Fei Fei; VanRullen, Rufin; Koch, Christof; Perona, Pietro. Rapid natural scene categorization in the near absence of attention. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002-07-09, 99 (14): 9596–9601 [2021-05-21]. ISSN 0027-8424. PMID 12077298. doi:10.1073/pnas.092277599. （原始內容存檔於2021-08-17） （英語）. 
  21. ^ Stanley, Garrett B.; Li, Fei Fei.; Dan, Yang. Reconstruction of Natural Scenes from Ensemble Responses in the Lateral Geniculate Nucleus. Journal of Neuroscience. 1999-09-15, 19 (18): 8036–8042 [2021-05-21]. ISSN 0270-6474. PMID 10479703. doi:10.1523/JNEUROSCI.19-18-08036.1999. （原始內容存檔於2021-11-18） （英語）. 
  22. ^ Markoff, John. Computer Eyesight Gets a Lot More Accurate. The New York Times. 2014-08-18 [2017-03-11]. （原始內容存檔於2015-03-16） （英語）. 
  23. ^ imagenet 2014 « Deep Learning. deeplearning.net. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2020-10-27） （英語）. 
  24. ^ Deng, Jia; Dong, Wei; Socher, Richard; Li, Li-Jia; Li, Kai; Fei-Fei, Li. Imagenet: A large-scale hierarchical image database. CVPR. 2009 [2017-03-11]. （原始內容存檔於2019-09-29） （英語）. 
  25. ^ ImageNet. image-net.org. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2021-02-12） （英語）. 
  26. ^ 2016 Great Immigrants. Carnegie Corporation of New York. （原始內容存檔於2021-03-29） （英語）. 
  27. ^ Academic Programs - Microsoft Research. Microsoft Research. [2018-05-19]. （原始內容存檔於2015-05-02） （英語）. 
  28. ^ Markoff, John. Researchers Announce Breakthrough In Content Recognition Software. The New York Times. 2014-11-17 [2017-03-11]. （原始內容存檔於2020-11-12） （英語）. 
  29. ^ Jia You. Beyond the Turing Test (PDF). News (Science Magazine). 2015-01-09 [2017-03-11]. （原始內容存檔 (PDF)於2021-01-30） （英語）. 
  30. ^ TED Speaker: Fei-Fei Li. www.ted.com. 2015-03-17 [2021-05-22]. （原始內容存檔於2021-09-07） （英語）. 
  31. ^ Laura McClure. Building an AI with the intelligence of a toddler: Fei-Fei Li at TED2015. 2015-03-17 [2021-05-22]. （原始內容存檔於2021-05-05） （英語）. 

外部鏈接

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