【5/26 星期五 絕對音樂】
「一個人經過不同程度的鍛鍊,就獲得不同程度的修養與效益;
好比香料,搗得愈碎、磨得愈細,香得愈濃烈,
在年輕時認真經歷生命的歷練,
方能在歲月中優雅地老去…。」
下午4:00-5:00
「絕對音樂」~~ON AIR))))))
把耳朵借給我,
芳翎和你/妳分享~~
線上收聽快點這裡:
http:// http://www.kiss.com.tw/radio_hq.php?radio_id=238
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《從清潔工到Google首席科學家的美女教授─李飛飛》
每年,頂級學府史丹佛大學都會舉辦一個科技比賽,叫做「ImageNet視覺識別挑戰」。要知道來參加比賽的可不是學生團隊,而是全球的科技巨頭公司。谷歌、微軟、百度每年都會來這個比賽報到,展示近年來在人工智能方面的科技成果。
在2015年6月的時候,百度因涉嫌在測試過程中作弊,還被ImageNet組織方禁賽一年了。
而很多人都不會想到,這個在人工智能頂端的ImageNet,背後的「終極考官」竟然是個大美女!還是個華人美女!
她就是世界人工智能頂級科學家,史丹佛的人工智能實驗室負責人,李飛飛。
史丹佛最年輕的教授,開掛的美女學霸
做為全球十大頂級科學家之一,李飛飛是人工智能界無人不知的名字。
年僅33歲,她便成為了史丹佛大學的終身教授,不僅是史丹佛AI實驗室唯一的女性,也是電腦科學系最年輕的教授。在一流期刊上發表合計超過100篇學術論文。
她最大的貢獻,是主導的圖形識別項目,每年吸引著包括Google、Facebook、Amazon等科技巨頭在內的上百家頂尖機構,共同向前推進機器智能的邊界。
女神的求學經歷,也可以說是一路開掛。
1999年,以最高榮譽獲普林斯頓大學物理學學士學位
2005年,加州理工學院獲得博學位。
2009年,李飛飛來到了史丹佛,僅僅3年,李飛飛就晉升為終身教授,並成為史丹佛大學人工智能實驗室的主管。
去年11月李飛飛加入谷歌,成為谷歌人工智能中心的領導者。
然而,你絕對想不到:看似一路開掛的美女學霸背後,清潔工、中餐館收銀員、幫人遛狗、洗衣妹,都是她曾經的身份。
在美國不會英語,每天睡4小時,拿到一流大學全額獎學金
16歲,李飛飛和父母來到美國。雖說李飛飛的父母都是知識分子,但他們不會說英文,生活過的很清貧。李飛飛的父親只能做相機修理工作,母親去做收銀員。
「我們沒有錢,為了學業我做了各種各樣的工作。」在接受採訪時,李飛飛回憶過。李飛飛從頭開始學英語,在新澤西州的一所中等高中讀書。因為要支撐家裡的各項支出,她的大部分時間還要在中國餐館和洗衣房裡度過。
即使這樣,李飛飛以第6名的成績高中畢業。在一堆大學中,她選擇了能為她提供全額獎學金的普林斯頓大學,因為成績太好,還上了美國當地的報紙。
上大學後,李飛飛仍舊掛念家裡的生活。借錢為父母買下一家乾洗店,一邊讀書一邊幫家裡打理洗衣店的生意。
放棄華爾街高薪工作,3年成為史丹佛終身教授
李飛飛本科畢業時,來自華爾街很多投資銀行和管理諮詢公司都邀請他去,麥肯錫都給她發了offer,她卻都拒絕了。
「我的夢想是去讀一個博士,儘管在這期間我一分錢也掙不到。探尋知識和真理是流淌在我的血液裡的基因。我希望可以了解全宇宙、可以成為一個富有理性思維的人。」
在父母的支持下,這位神奇的女子在西藏研究了一年的藏醫後,在加州理工學院,攻讀碩博士學位,研究方向是非常冷門的人工智能和計算神經科學。
讀研讀得相當辛苦,項目太前衛,研究成果太少,而且還缺錢,甚至一度從洗衣店裡貼補項目。那個時候母親還中風,並且患上了癌症,科研壓力加生活的重擔壓得人喘不過氣。
「如果再來一次,我不認為我還能挺得過來。」李飛飛說。還好,她的智慧篤定和不忘初心成就了她的今天。被問到「什麼曾是你經歷過的最大的挑戰?」,李飛飛卻不提以前的逆境,而是強調這麼多年來一直堅持自己的選擇。她說:
「如果我老是在感嘆為什麼會有那麼多的困難,對我來說,是一件很分散注意力的事情。真正的挑戰是,你需要充分發揮自己的潛力,同時兼顧自己所身負的責任,然後又必須忠於自己的內心。」
人工智能現在越火,越要冷靜做研究
回溯過去,李飛飛在電腦科學視覺上的研究已經花費了15年。在2007 年,李飛飛和一位同事著手開始一項龐大的任務,為來自互聯網的十億張圖片進行分類、打標籤,從而為計算機提供樣本。
他們使用亞馬遜「Mechanical Turk」這樣的眾包平台,邀請了來自167 個國家的5萬人幫助為其中的數百萬張圖像打標籤。最終,他們建立了「ImageNet數據集」。今天,這個數據集包含了使用日常英語標記的超過 1400萬張圖像,跨越21800個類別。更可敬的是,李飛飛沒有獨享珍貴的研究成果,而是將ImageNet數據庫開源,供學術和商業界的每一個實驗室調取。
去年11月她加入谷歌,成為雲端人工智慧部門的負責人之一。正如她所期望的,她的研究最終能為工業界所用。
她並沒有離開史丹佛,只是利用兩年學術假去Google繼續搞研究。「在美國學術界有個傳統,那就是每7年教授可以休一次假,但我已經連續教學12年沒修過假了。」
她表示兩年後還會回到史丹佛,和學生們一起,繼續做研究。
如今,機器學習已經是熱門概念。可在2007年,李飛飛的實驗室缺少人手,又申請不到經費。最困難的時候,她一度想重開洗衣店,籌集實驗資金。
面對現在人工智能的大風口,李飛飛卻說:「我做研究的心得就是,眼睛看到的前方應該是比較空曠的。如果你眼睛看到的前方是熱鬧的,那這個方向就不是最好的研究方向。而空曠的地方一般都不是熱點,因此你必須找准自己的焦點。」
「人工智能現在越火,越希望冷靜做研究。」李飛飛總是這樣強調。
最後,李飛飛給博士生們寫的信,她這樣警醒她的學生:當你在機械地開展你們的工作前,請捫心自問:我的研究會重新定義這一領域的未來嗎?
而不是「這個方向沒有人寫過」或者「讓我來解決這個小問題,它的成果會很容易展示」;研究意味著「如果我做了,這一重大問題就有了更好的解決方案」、「如果我做了,我就真正開拓了這一領域」。
在這個浮躁的世界,你是否也總是陷入一些容易解決的小問題,而忘了時刻提醒自己,「我真的做了有意義的事情嗎?」
(文章來源:http://www.businessweekly.com.tw/article.aspx…)
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amazon mechanical turk是什麼 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最佳貼文
[大數據入門書籍推薦] Big Data Glossary (O'Reilly)
http://it-ebooks.info/book/823/
咳咳...不囉唆!先點擊上面的連結,找尋一個位於「Download」字樣旁邊的超連結再來看我底下的說明...說不定你下載完也不想看我的說明就是了 (Mission Completed)... XD
這是一本很適合剛進入「大數據(Big Data)」領域的概念書。比起講解 How,更著重 What。它的書籍大綱如下:
01 Terms
名詞解釋。包含何謂「文件導向(Document-Oriented)」、「鍵-值儲存(Key-Value Stores)」...等基本名詞解釋。
02 NoSQL Database
說明用於大數據資料儲存的常見資料庫系統有哪些?優劣為何?包含 MongoDB、CouchDB、Cassandra、Redis、BigTable、HBase...等。
03 MapReduce
Google 提出的一個大數據軟體架構(Frameworks)。在已經有人做好輪子的時代,想造一部車當然是直接拿別人做好的輪子來用囉!
04 Store
如何儲存資料本體的一章。這裡介紹了 Amazon S3 與 Hadoop Distributed File System 兩個架構。
05 Servers
介紹可用於大數據管理的伺服器有哪些。包含 Amazon EC2, Google App Engine, Elastic Beanstalk, Heroku 等。
06 Processing
介紹大數據分析與處理的工具。包括 R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk... 等。
07 NLP (Natural Language Processing)
自然語言處理。這一章講如何教會電腦「看懂」我們人類撰寫的語言(主要是英文),然後「機器自動爬文」,篩選出隱藏在字裡行間的「數據」。這邊介紹了幾組 NLP API,包括 OpenNLP, Boilerpipe, OpenCalais...等。
08 Machine Learning
講機器學習的一章。教你如何讓你的軟體越來越「聰明」,擁有「類似」人類學習的能力(雖然還不及五歲小孩的學習能力,但現今科技水準就到這裡了,相信將來會進步的)。這篇介紹了 WEKA、Mahout、Scikits.Learn 幾套 API。
09 Visualization
介紹幾套可以把複雜數據「視覺化」成圖表的 API:Gephi、GraphVis...等。
10 Acquisition
標題雖然是「資訊取得(Acquisition)」,但這章其實在講「資料清洗」與「正規化」。如:有個表格內藏你要的資料,你如何把表格拿掉,重新排列,變成你要的資訊存入資料庫內。
11 Serialization
標題直譯的話,會翻成「序列化」。但比較偏講「如何找到一種放諸四海皆準的『中間格式』(如:XML),好讓資料從一部系統,透過這個『中間格式』,轉換到另一部系統」。這章講了 JSON、Thrift...等格式。
我覺得這是本可以帶在身上,等車無聊時隨手看兩頁的書。因為它前後章節並沒有太強烈的連貫性,內容也大多偏向名詞解釋,不需要擺台電腦在身邊實驗兩下才會懂。所以隨時中斷閱讀也沒啥關係。看完後,就應該可以參加相關的會議討論,而不會有什麼名詞聽不懂了。很適合初學大數據的工程師,或專案經理閱讀。
如果你也覺得本篇內容不錯的話,麻煩您轉分享給您的朋友,讓他們也能免費得到一本大數據的電子書喔!希望今天介紹的內容大家會喜歡!
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