logo

Revox

Vượt rào ngôn ngữ,
khai tri thức

HomeAdminAbout
Person
  • Chris Wright

  • Andrew Ng

  • James Cham

  • Daniel Yergin

  • Michael Hopkins

  • Elon Musk

  • John F. Thompson

  • Christophe Garban

  • Lý Quang Diệu

  • Carlos Sainz

Topic
  • Công nghệ vũ trụ

  • Năng lượng

  • Trí tuệ nhân tạo

  • Tôn giáo

  • Quân đội

  • Toán học

  • Khoa học máy tính

  • Quản Trị

  • Thể thao

  • Chính trị


revox sketch
  • Home/Trang chủ
  • About/Giới thiệu
  • Donate/Quyên góp
  • Contact/Liên Hệ
  • Admin/Quản lý

© 2025 Revox. All rights reserved.

Ghé trò chơi để giải trí!

Geoffrey Hinton

University of Toronto

Geoffrey Hinton là một nhà khoa học máy tính nổi tiếng người Canada gốc Anh, thường được gọi là 'Cha đẻ của AI'. Ông sinh năm 1947 tại Anh và đã có những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực học sâu (deep learning), bao gồm việc phát triển các mạng nơ-ron tích hợp, giúp thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Hinton từng làm việc tại Google Brain và hiện là giáo sư tại Đại học Toronto, nơi ông tiếp tục nghiên cứu về AI. Ông đã nhận giải Turing năm 2018 và gần đây đã từ chức tại Google để cảnh báo về rủi ro tiềm ẩn của công nghệ AI, nhấn mạnh nhu cầu kiểm soát đạo đức trong lĩnh vực này.

Các bài nói chuyện của Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton - University of Toronto

Andrew Ng - Landing AI

Heroes of Deep Learning: Andrew Ng interviews Geoffrey Hinton

Tiếng Việt: Hinton về sự thay đổi quan điểm trong AI

srcLogoPreserve Knowledge •2017-08-08 •en

Trong cuộc phỏng vấn này, Andrew Ng trò chuyện cùng Geoffrey Hinton, 'Bố già của Học Sâu', về hành trình sự nghiệp và đóng góp trong AI. Hinton kể về sự quan tâm đến AI từ trung học, nghiên cứu mạng nơ-ron tại Edinburgh dù bị phản đối, và đạt bằng tiến sĩ. Ông hợp tác với David Rumelhart phát triển thuật toán lan truyền ngược, với bài báo năm 1986 trên Nature đánh dấu bước ngoặt cho học sâu. Hinton thảo luận về Máy Boltzmann, ReLU, capsules, và sự thay đổi tư duy về AI. Ông nhấn mạnh học không giám sát và khuyên người mới tin vào trực giác. Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến chuyển đổi mô hình AI từ lập trình sang dạy máy học hỏi.