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OpenAI 学者 2018:认识我们的学者

我们的头等舱开放人工智能学者正在进行中,并且  现在 跟随 沿   经验丰富的软件开发人员成为机器学习从业者。我们有 700 多名申请者申请了 8 个 OpenAI 学者名额,并根据标准化标准列表审查了每个申请,以实现最大公平性。我们希望这个小组也能激励许多其他开发人员过渡到机器学习。

OpenAI学者于1月<>日开始他们的研究,每周在博客上介绍他们的进展,并在开源最终项目中达到高潮。学者们写过关于基于模型的强化学习,使用软最大值进行音频分类,简单英语的深度学习k-最近邻算法注意力.

认识学者:

克里斯汀·佩恩

导师:卡尔西克·纳拉西姆汉

作品来自:加利福尼亚州旧金山

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克里斯汀是普林斯顿大学班级的联合告别演说家,获得物理学学位,然后在斯坦福大学学习神经科学和医学。她也是一位训练有素的古典钢琴家,当她有机会与SF交响乐团的成员一起加入室内乐团时,她离开了科学几年。在意识到深度学习和人工智能是多么令人兴奋,以及它将从根本上影响后代(包括她的两个年幼的孩子!)之后,她决定她需要回来并成为这项工作的一部分。作为一名OpenAI学者,Christine正在使用足球模拟来研究团队动态和智能体间沟通:

足球模拟

多拉波·马丁斯

导师:杰弗里·欧文

作品来自:马里兰州巴尔的摩

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多拉波·马丁斯的照片

Dolapo最近毕业于马里兰大学帕克分校,他的兴趣在于计算机,语言学和古典语言学的交叉点。她想(1)构建可以像人类孩子一样学习语言的机器,(2)构建计算模型以协助解密古代卷轴(参见赫库兰尼姆古卷).Dolapo 特别热衷于我们使用机器来弥合语言鸿沟的方式。她计划在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校开始研究生院,在那里她的目标是获得计算机科学 M.Sc 和语言学博士学位。她本质上是一个句法学家。

汉娜·戴维斯

导师:艾米丽·丹顿

作品来自:纽约州纽约

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汉娜·戴维斯(Hannah Davis)是一位居住在纽约市的生成音乐家和研究员。她是TransProse的创建者,这是一个将文学和情感数据转化为音乐的程序,并且正在开展一个类似的项目,为电影进行生成配乐。通过她在人工智能情感方面的工作,她对“主观数据”的概念特别感兴趣,并开始进一步研究这一领域,包括为机器学习创建独特的数据集。

霍莉·格林

导师:克里斯蒂·丹尼森

作品来自:新墨西哥州圣达菲

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霍莉·格林是纳瓦霍软件开发人员和画家。她认为机器学习是解决许多问题的重要工具,从实用到艺术。在担任OpenAI学者期间,她正在研究有关强化学习(RL)的所有内容,目标是将其应用于艺术生成过程。最近,她研究了对Deep Q-Networks和用彩虹RL算法训练了“刺猬索尼克”.

MDP大脑

伊夫·阿涅梅卡

导师:伊戈尔·莫达奇

作品来自:伊利诺伊州芝加哥

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Ifu是来自芝加哥的软件工程师。她对机器运动和机器学习的医学应用特别感兴趣。在业余时间,她练习泰拳。 退房她的博客,她在那里谈到了机器学习,并多余地提到了西部世界。

穆纳什·松巴

导师:亚萨曼·巴赫里

作品来自:纽约州纽约

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Munashe是Everyday AI的创始人兼首席执行官,这是一家在成为OpenAI学者之前成立的新创业公司,为中小型企业创建定制的人工智能解决方案。Munashe之前曾在Google工作了几年,在那里他为大型出版商提供网络技术方面的建议,并领导在线广告支持的软件开发。Munashe来自津巴布韦,毕业于布朗大学,获得计算机工程学位,然后加入高盛担任软件工程师。Munashe目前正在从Everyday AI休假,同时完成OpenAI学者计划。他对深度学习中最有效和最新颖的技术的概述,他的目标是用可访问的非技术语言进行交流,可以在以下位置找到:Everyd-AI.com/blog.

娜佳·罗德斯

导师:娜塔莎·雅克

作品来自:华盛顿州西雅图

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Nadja是一名软件工程师,最初来自马里兰州。在微软工作期间,她加入了一项将机器学习应用于OneNote笔记的计划。她抓住了 ML 漏洞,并抓住了作为 OpenAI 学者学习更多知识的机会。她正在这个项目上尽可能多地学习语言建模,特别是朝着创意文本生成的目标。

索菲亚·阿拉克良

导师:亚历克·拉德福德

作品来自:加利福尼亚州旧金山

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索菲亚·阿拉克良的照片

索菲亚是一位多才多艺的芭蕾舞演员。在超过15年的时间里,她在许多欧洲国家演出,包括俄罗斯,瑞士和法国。受伤后,她不得不结束她的舞蹈生涯。她转投新闻业,并在《商业周刊》(莫斯科办事处)担任记者,报道科技和金融主题;她的一篇文章被俄罗斯国家新闻奖评为“年度文章”。在过去的几年里,她一直在硅谷的人工智能初创公司担任作家,并完成了机器学习项目.您可以在以下位置了解她从芭蕾舞到AI的道路她的个人博客.

我们选择了具有强大技术能力、有趣的个人故事并表现出自我启动主动性的学者——这对于像这样的自主计划很重要。他们都是作为新人进入这个领域的,我们希望他们的进步表明机器学习是多么容易获得。在第一轮学者计划完成后,除了有关该计划的案例研究外,我们还将分享他们的最终项目。

罗什4 健康条
感谢 AWS 为学者提供计算积分。