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Oriol Vinyals | Google DeepMind

Research Director in Deep Learning

Oriol Vinyals | Google DeepMind

Research Director in Deep Learning

Biografía

Oriol Vinyals es uno de los Principal Scientists de Google DeepMind y responsable de equipo dentro del grupo de Deep Learning. Su trabajo se centra en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Antes de unirse a DeepMind, Oriol formaba parte del equipo de Google Brain. Tiene un doctorado en EECS de la Universidad de California, Berkeley, y recibió el premio innovador MIT TR35 2016. Su investigación ha sido presentada en varias ocasiones en el New York Times, Financial Times, WIRED, BBC, etc., y sus artículos han sido citados más de 75.000 veces. Algunas de sus contribuciones, como seq2seq, destilación de conocimientos o TensorFlow, utilizan el reconocimiento de Google Translate, Text-To-Speech y Speech, que publica miles de millones de consultas cada día, y fue el investigador principal del proyecto AlphaStar, creando un agente que derrotó a un máximo profesional del juego de StarCraft, alcanzando el nivel de Grandmaster, también se presentó como portada de Nature. En DeepMind continúa trabajando en sus áreas de interés, que incluyen la inteligencia artificial, con especial énfasis en el aprendizaje de máquinas, el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo.

Deep Learning Toolbox en el 2020

El hardware, el software, los conjuntos de datos, las arquitecturas o las funciones de pérdida son algunos de los componentes que han recibido un gran entusiasmo por parte de la comunidad de aprendizaje automático en las últimas décadas. Las combinaciones de estas herramientas han permitido aplicaciones increíbles y avances en una amplia gama de áreas. En esta charla, daré una visión general de lo último y lo mejor de lo que está sucediendo en nuestra comunidad, mientras resaltaré las aplicaciones más notables. También describiré algunos de los desafíos y avances abiertos que probablemente ocurrirán en los próximos años.

Sesiones: Oriol Vinyals | Google DeepMind