Alex Krizhevsky — Wikipédia
Alex Krizhevsky est un informaticien canadien d'origine ukrainienne, connu pour ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage profond.
En 2012, Krizhevsky, Ilya Sutskever et son directeur de thèse Geoffrey Hinton ont développé à l'Université de Toronto[1] un puissant réseau de reconnaissance visuelle nommé AlexNet, en utilisant seulement deux processeurs graphiques NVIDIA GeForce[2]. Auparavant, les réseaux de neurones étaient formés sur des processeurs. La transition vers les GPU a ouvert la voie au développement de modèles d'IA nettement plus avancés[2].
AlexNet a remporté le défi ImageNet en 2012. Peu de temps après avoir remporté le concours, Krizhevsky et Sutskever ont vendu leur startup, DNN Research Inc. à Google. Krizhevsky a quitté Google en septembre 2017 après avoir perdu intérêt pour son travail. Il a ensuite rejoint l'entreprise Dessa pour travailler sur de nouvelles techniques d'apprentissage profond[1]. Bon nombre de ses articles sur l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur sont fréquemment cités par d’autres chercheurs[3]. Il est aussi le principal auteur des ensembles de données CIFAR-10 et CIFAR-100[4],[5].
Références
[modifier | modifier le code]- (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Alex Krizhevsky » (voir la liste des auteurs).
- (en) « The inside story of how AI got good enough to dominate Silicon Valley », sur Quartz, (consulté le )
- (en) Stephen Witt, « How Jensen Huang’s Nvidia Is Powering the A.I. Revolution », The New Yorker, (ISSN 0028-792X, lire en ligne, consulté le )
- (en) « Alex Krizhevsky », Google Scholar Citations
- (en) « CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets » (consulté le )
- (en) Alex Krizhevsky, « Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images » [PDF], sur University of Toronto,