Biografía de Ian Goodfellow (Su vida, historia, bio resumida)
Buscabiografías


Ian Goodfellow

( - )

Ian Goodfellow

Ingeniero e informático estadounidense

Creador de las Redes Antagónicas Generativas (GAN).

Campo: Ciencias de la Computación

Conocido por: Redes adversariales generativas, Ejemplos adversariales...

Libros: Deep Learning...

Nombre: Ian J. Goodfellow


Ian Goodfellow nació 1985 o 1986 en Estados Unidos.

Estudios

Obtuvo su licenciatura y maestría en ciencias de la computación en la Universidad de Stanford, y un doctorado en aprendizaje automático por la Université de Montréal en abril de 2014, con la tesis titulada Aprendizaje profundo de representaciones y su aplicación a la visión por computadora.

Investigador

Tras graduarse se unió a Google como científico investigador de Google Brain. En marzo de 2016 dejó Google para unirse al recién fundado laboratorio de investigación OpenAI. En marzo de 2017, regresó a la compañía, aunque se marchó de nuevo en 2019.


Durante su etapa en Google, desarrolló un sistema que permitía a Google Maps transcribir automáticamente las direcciones de las fotos tomadas por los vehículos de Street View y demostró las vulnerabilidades de seguridad de los sistemas de aprendizaje automático.

En 2019 se incorporó a Apple en calidad de director de aprendizaje automático dentro del Grupo de Proyectos Especiales. Renunció al puesto en abril del 2022, en protesta contra el plan de Apple de exigir a sus empleados trabajar presencialmente en las instalaciones de la compañía, tras dos años de pandemia. Posteriormente, Goodfellow se unió a DeepMind en calidad de investigador científico.

Redes Antagónicas Generativas

Su mayor logro es la creación de las Redes Antagónicas Generativas (GAN), que utilizan el aprendizaje profundo para generar imágenes. Este método implica el uso de dos redes neuronales para mejorar competitivamente la calidad de una imagen. La red «generadora» crea una imagen sintética basada en un conjunto de imágenes iníciales, mientras que la red «discriminadora» intenta detectar si la salida del generador es real o falsa. Este proceso se repite para mejorar la calidad de las imágenes generadas hasta que el discriminador no puede distinguir entre las falsificaciones y las imágenes reales.

Reconocimiento

En reconocimiento a su trabajo, fue incluido en 2017 en la lista de los 35 Innovadores menores de 35 años de la revista MIT Technology Review, y en 2019, en la lista de los 100 Pensadores Globales de la revista Foreign Policy.


Goodfellow coescribió el libro de texto Deep Learning (2016) y escribió el capítulo sobre aprendizaje profundo en el libro de texto más popular en el campo de la inteligencia artificial, Artificial Intelligence: A Modern Approach, utilizado en más de 1.500 universidades en 135 países.

«Paso la mayor parte de mi tiempo trabajando en la solidez de los ejemplos contradictorios. Creo que esto es importante para poder usar el aprendizaje automático en entornos donde la seguridad es una preocupación».

Ian Goodfellow

Resumen

Científico de la computación, ingeniero y ejecutivo estadounidense, líder en aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Creador de las Redes Antagónicas Generativas (GAN) una técnica que utiliza dos redes neuronales en competencia para mejorar la calidad de una imagen sintética generada por computadora.

*buscabiografias.com

Biografía de Ian Goodfellow

Autor: Víctor Moreno, María E. Ramírez, Cristian de la Oliva, Estrella Moreno y otros
Website: buscabiografias.com
URL: https://www.buscabiografias.com/biografia/verDetalle/12206/Ian%20Goodfellow
Publicación: 03/05/2023
Última actualización: 19/07/2023

Sugerencias

¿Corrección? ¿Actualización? ¿Falta alguna bio?
Háganos saber su opinión para mejorar buscabiografias.com.

Colaborar




Tal día como hoy

Nació

Jane Fonda

Jane Fonda

Actriz estadounidense Una de las mujeres más poderosas de Hollywood. Películas: Barbarella, Descalzos por el parque... Partido político: Partido Demócrata Padres: Henry Fonda y Frances Ford Seymour Có...

Ver biografía

© buscabiografias, 1999-2024