Li, Fei-Fei

Geboren am:            1976
Gestorben am:          –
Geburtsland:             China
Beruf:                         Professorin für Informatik an der Stanford University
                                   Chefwissenschaftlerin für KI bei Google Cloud
Leistungen:               Veröffentlichungen zahlreicher wissenschaftlicher Artikel u.a. in den Bereichen
                                    maschinelles Lernen, kognitive Neurowissenschaften, Computer Vision und
                                    Computational Neuroscience

Fei-Fei Li gilt als eine herausragende Forscherin im Bereich der künstlichen Intelligenz mit den Schwerpunkten maschinelles Lernen, kognitive Neurowissenschaften, Computer Vision und Computational Neuroscience. Lis bekannteste Arbeit ist das ImageNet Projekt, einer Datenbank von Bildern die in anderen Forschungsprojekten zum Trainieren von KI eingesetzt wird. Li erkannte, dass auch der beste Algorithmus nicht gut funktioniert, wenn die Daten mit denen er arbeitet nicht der realen Welt entsprechen. Li ist zudem bekannt für ihre gemeinnützige Arbeit als Mitbegründerin und Vorsitzende der gemeinnützigen Organisation AI4ALL, deren Mission es ist, die nächste Generation von KI-Technologen, -Denkern und -Führungskräften auszubilden, indem sie Vielfalt und gesellschaftliche Integration durch menschlich orientierte KI-Prinzipien fördert.

 

The paradigm shift of the ImageNet thinking is that while a lot of people are paying attention to models, let’s pay attention to data. Data will redefine how we think about models.”
If our era is the next Industrial Revolution, as many claim, AI is surely one of its driving forces.”
I believe AI and its benefits have no borders. Whether a breakthrough occurs in Silicon Valley, Beijing, or anywhere else, it has the potential to make everyone’s life better for the entire world.”

 

Wikipedia-Link

Werke:

Jia Deng; Wei Dong; R. Socher; Li-Jia Li; Kai Li; Li Fei-Fei (2009): ImageNet: A large-scale hierarchical image database. CVPR 2009 – IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.