人工智能学习看过来

对国人最友好的期刊，适合科研入门者投稿的人工智能期刊International Journal of Complexity in Applied Science and Technology

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1. 机器学习 (Machine Learning, ML)

• 监督学习 (Supervised Learning)
  • 代表人物：Geoffrey Hinton（深度学习的奠基人之一）
  • 代表算法：支持向量机 (SVM)、k最近邻 (KNN)、线性回归 (Linear Regression)、决策树 (Decision Trees)
• 无监督学习 (Unsupervised Learning)
  • 代表人物：Yann LeCun（深度学习领域的先驱）
  • 代表算法：K-means 聚类、主成分分析 (PCA)、自编码器 (Autoencoders)、高斯混合模型 (GMM)
• 半监督学习 (Semi-Supervised Learning)
  • 代表人物：Xiaojin Zhu（半监督学习的研究者）
  • 代表算法：伪标签 (Pseudo-labeling)、一致性正则化 (Consistency Regularization)
• 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)
  • 代表人物：Richard S. Sutton、Andrew Barto（强化学习的经典著作《Reinforcement Learning: An Introduction》的作者）
  • 代表算法：Q-learning、深度Q网络 (DQN)、策略梯度 (Policy Gradient)、Actor-Critic、Proximal Policy Optimization (PPO)
• 迁移学习 (Transfer Learning)
  • 代表人物：Sebastian Ruder
  • 代表算法：迁移学习算法、Fine-tuning、预训练与微调 (Pretraining and Fine-tuning)
• 生成对抗网络 (GAN)
  • 代表人物：Ian Goodfellow（GAN的创始人）
  • 代表算法：生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE)、条件生成对抗网络 (cGAN)、CycleGAN

2. 计算机视觉 (Computer Vision)

• 图像分类 (Image Classification)
  • 代表人物：Yann LeCun、Geoffrey Hinton
  • 代表算法：卷积神经网络 (CNN)、ResNet、VGGNet、InceptionNet
• 目标检测 (Object Detection)
  • 代表人物：Ross B. Girshick（R-CNN的提出者）
  • 代表算法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO (You Only Look Once)、SSD (Single Shot Multibox Detector)
• 图像分割 (Image Segmentation)
  • 代表人物：Olaf Ronneberger（U-Net的提出者）
  • 代表算法：U-Net、Mask R-CNN、FCN (Fully Convolutional Networks)
• 面部识别 (Facial Recognition)
  • 代表人物：Yang Chen、Pong C. Yuen
  • 代表算法：DeepFace、FaceNet、VGG-Face
• 姿态估计 (Pose Estimation)
  • 代表人物：Zhe Cao、Tomas Simon
  • 代表算法：OpenPose、PoseNet

3. 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)

• 语言理解 (Language Understanding)

  • 代表人物：Christopher Manning（NLP领域的顶尖专家）
  • 代表算法：BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、RoBERTa、XLNet

• 机器翻译 (Machine Translation)

  • 代表人物：Yoshua Bengio（深度学习在机器翻译中的开创者）
  • 代表算法：Seq2Seq、Transformer、Google Translate（基于神经网络的机器翻译）

• 问答系统 (Question Answering)

  • 代表人物：Quoc V. Le（Google的AI研究员）
  • 代表算法：BERT、GPT (Generative Pre-trained Transformer)、T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

• 文本生成 (Text Generation)

  • 代表人物：Alec Radford（GPT系列模型的主要研究者）
  • 代表算法：GPT-2、GPT-3、T5、BERT2BERT

• 情感分析 (Sentiment Analysis)

  • 代表人物：Bing Liu（情感分析领域的知名学者）
  • 代表算法：词袋模型 (Bag of Words)、LSTM、BERT、RoBERTa

• 信息抽取 (Information Extraction)

  • 代表人物：Douglas W. Oard
  • 代表算法：CRF (Conditional Random Fields)、LSTM-CRF、BERT-based Named Entity Recognition (NER)

4. 语音识别与生成 (Speech Recognition and Synthesis)

• 语音识别 (Speech Recognition)

  • 代表人物：Geoffrey Hinton
  • 代表算法：DeepSpeech、CTC (Connectionist Temporal Classification)、RNN-T (Recurrent Neural Network Transducer)

• 语音合成 (Speech Synthesis, TTS)

  • 代表人物：Aaron van den Oord（WaveNet的提出者）
  • 代表算法：WaveNet、Tacotron 2、FastSpeech

• 语音情感识别 (Speech Emotion Recognition)

  • 代表人物：Elisabeth André
  • 代表算法：LSTM、CNN、Bi-LSTM (双向LSTM)

5. 机器人学 (Robotics)

• 机器人控制 (Robotic Control)

  • 代表人物：Seth Hutchinson
  • 代表算法：PID 控制器、深度强化学习控制

• 路径规划 (Path Planning)

  • 代表人物：Lydia E. Kavraki
  • 代表算法：A*算法、Dijkstra算法、RRT (Rapidly-exploring Random Trees)

• 多机器人系统 (Multi-Robot Systems)

  • 代表人物：Roderich Groß
  • 代表算法：分布式协作算法、粒子群优化 (PSO)

• 人机交互 (Human-Robot Interaction, HRI)

  • 代表人物：Cynthia Breazeal
  • 代表算法：语音交互系统、动作识别算法、情感计算

6. 人工智能伦理与安全 (AI Ethics and Safety)

• AI伦理 (AI Ethics)
  • 代表人物：Timnit Gebru、Kate Crawford
  • 代表研究：公平性、透明性和可解释性研究、AI偏见研究
• AI安全 (AI Safety)
  • 代表人物：Stuart Russell
  • 代表研究：AI控制问题、价值学习、多智能体系统的安全性

7. 深度学习 (Deep Learning)

• 卷积神经网络 (CNNs)

  • 代表人物：Yann LeCun
  • 代表算法：LeNet-5、AlexNet、ResNet、DenseNet

• 循环神经网络 (RNNs) 和 LSTM

  • 代表人物：Sepp Hochreiter、Jürgen Schmidhuber
  • 代表算法：LSTM、GRU、Bidirectional RNN

• 自注意力机制 (Self-attention) 和 Transformer

  • 代表人物：Ashish Vaswani（Transformer的提出者）
  • 代表算法：Transformer、BERT、GPT

8. 智能系统与自动化 (Intelligent Systems and Automation)

• 自动驾驶 (Autonomous Driving)

  • 代表人物：Chris Urmson（Waymo的创始成员之一）
  • 代表算法：深度神经网络、感知与决策融合模型

• 工业自动化 (Industrial Automation)

  • 代表人物：Rainer Bischoff
  • 代表算法：强化学习、多臂算法、机器人协作算法

9. AI与大数据 (AI and Big Data)

• 数据挖掘 (Data Mining)
  • 代表人物：Jiawei Han
  • 代表算法：Apriori算法、K-means、DBSCAN
• 大数据分析 (Big Data Analytics)
  • 代表人物：Hadoop和Spark的创始人
  • 代表算法：MapReduce、Spark算法

10. 量子计算与人工智能 (Quantum Computing and AI)

• 量子机器学习 (Quantum Machine Learning)
  • 代表人物：Peter Shor、Lov K. Grover
  • 代表算法：量子支持向量机、量子神经网络