Pesquisadores sobre AI e Redes Neurais
Adelson, Edward T. - A percepção visual, visão de máquina, processamento de imagem.
Allan, Moray - Computer visão, os modelos probabilísticos para sequências de imagens, características invariantes.
Amari, Shun-ichi - aprendizagem da rede neural, a geometria da informação.
Andonie, Razvan - Estruturas de dados para inteligência computacional.
Andrieu, Christophe - Partículas de filtragem e de métodos de Monte Carlo Markov Chain.
Anthony, Martin - A teoria da aprendizagem computacional, matemática discreta.
Attias, Hagai - Modelos gráficos, variacional Bayes, a análise de fator independente.
Bach, Francis - aprendizagem de máquina, o kernel métodos, kernel análise de componentes independentes e modelos gráficos
Ballard, Dana H. - A percepção visual com redes neurais.
Beal, Matthew J. - inferência bayesiana, métodos variacionais, modelos gráficos, não paramétrico de Bayes.
Becker, Sue - modelos de redes neurais de aprendizagem e memória, neurociência computacional, aprendizagem não supervisionada em sistemas de percepção.
Beveridge, Ross reconhecimento de objetos Visão computacional, baseado em modelo, o reconhecimento facial -.
Bishop, Chris - Modelos gráficos, métodos variacionais, reconhecimento de padrões.
Bogaerts, Jan - Blog sobre PNL usando ressonância redes neurais.
Boutilier, Craig - Tomada de decisão e planejamento sob incerteza reforço teoria da aprendizagem, jogo, e os modelos económicos.
Brown, Andrew - aprendizagem Máquina de dados dinâmicos, modelos de gráficos e redes bayesianas, redes neurais.
Bulsari, A. - As redes neurais e modelagem não-linear para a engenharia de processo.
Calvin, William H. - neurofisiologista teórico e autor de O Código cerebral, como o cérebro pensa.
Caruana, Rich - aprendizagem Multitask.
Cheung, Vincent - aprendizado de máquina e probabilísticos modelos gráficos para visão computacional e biologia molecular computacional.
Chu, Selina - Inteligência artificial aprendizagem de máquina, mineração de dados.
Coolen Ton, - Física de sistemas desordenados. Trabalho sobre teoria réplica dinâmico para redes neurais recorrentes.
Cottrell, Garrison W. - Um pesquisador de inteligência artificial que é um especialista em redes neurais.
Dahlem, Markus A. - modelos de redes neurais do córtex visual para modelar os sintomas neurológicos da enxaqueca.
Dayan, Peter - Representação e aprendizagem em sistemas de processamento neural, aprendizagem não supervisionada aprendizagem por reforço.
De Wilde, Philippe - Cérebro modelos inspirados de incerteza, a incerteza linguística e difusa, a incerteza em dinâmicos ambientes multi-usuário.
De Vito, Saverio - Redes Neurais para fusão de sensores, redes de sensores sem fio, modelagem de software, multimídia arquiteturas de gestão de activos
Dietterich, Thomas G. - aprendizado por reforço, aprendizado de máquina, supervisionado aprendizado.
Dr. Hooman Shadnia - dedicado a redes neurais artificiais e suas aplicações na pesquisa médica e química computacional. Oferece um rápido tutorial sobre teoria sobre RNAs escritas em persa.
Freeman, William T. - Bayesian percepção, visão computacional, processamento de imagem.
Frey, Brendan J. - iterativo de decodificação, sem supervisão de aprendizagem, modelos gráficos.
Friedman, Nir - Aprendizagem de modelos probabilísticos, as aplicações à biologia computacional.
Ghahramani, Zoubin - controle sensório-motor, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem de máquina probabilística.
Grangier, David - Pesquisa com foco em Aprendizado de Máquina, Redes Neurais, Máquinas de Kernel, Visão Computacional e Processamento da Fala.
Hansen, Lars Kai - ensembles de redes neurais, sistemas adaptativos e aplicações em neuroinformática.
Herbrich, Ralph - teoria da aprendizagem de Estatística, as máquinas de vetor de suporte e métodos do kernel.
Heskes, Tom - Aprendizagem e generalização em redes neurais.
Hinton, Geoffrey E. - aprendizagem não-supervisionada com estímulos sensoriais ricos. Mais conhecido por ser um co-inventor do back-propagation.
Honavar, Vasant - aprendizagem construtiva, teoria da aprendizagem computacional, aprendizado espacial, modelagem cognitiva, de aprendizagem incremental.
Hughes, Nicholas - Análise automatizada de ECG.
Jaakkola, Tommi S. - Modelos gráficos, métodos variacionais, métodos do kernel.
Jordan, Michael I. - Modelos gráficos, métodos variacionais, aprendizado de máquina, raciocínio sob incerteza.
Joshi, Prashant - controle motor computacional, circuitos biologicamente realistas, robôs humanóides, os neurônios de adição.
Kearns, Michael - reforço de aprendizagem, raciocínio probabilístico, aprendizado de máquina, sistemas de diálogo falado.
Koller, Daphne - Modelos probabilísticos para complexos domínios incertos.
Lafferty, John D. - aprendizagem de máquina de Estatística, texto e processamento de linguagem natural, recuperação de informação, teoria da informação.
Lawrence, Neil - modelos probabilísticos, métodos variacionais.
LeCun, Yann - reconhecimento escrita à mão, redes convolucionais, compressão de imagem. Notável para LeNet.
Leen, Todd - aprendizagem on-line, aprendizado de máquina, as dinâmicas de aprendizagem.
Leow, Wee Kheng - Computer visão, olfato computacional.
Lerner, Uri N. - redes híbridas e Bayesiana.
Li, Zhaoping - dinâmica não-linear neurais, segmentação visual, processamento sensorial.
Maass, Wolfgang - Teoria da computação, computação em spiking neurônios.
MacKay, David - teoria Bayesiana e inferência, erro de códigos de correção de aprendizagem de máquina.
Malchiodi, Dario - aprendizagem máquina, aprendendo a partir de dados incertos.
McCallum, Andrew - Máquina de recuperação de texto, aprendizagem e informação e de extracção, reforço de aprendizagem.
Meila, Marina - Modelos gráficos, aprendendo em dimensões altas, redes de árvores.
Minka, Thomas P. - aprendizagem de máquina, visão computacional, métodos Bayesianos.
Muresan, Raul C. - Redes Neurais, contaminar a redes neurais, retinotópica Arquiteturas Visual.
Murphy, Kevin P. - Modelos gráficos, aprendizado de máquina, aprendizado por reforço.
Murray, Alan - Redes neurais e hardware VLSI.
Murray-Smith, Roderick - reconhecimento de gestos, priores processo gaussiano, sistemas de controle, probabilísticos interfaces inteligentes.
Neal, Radford - inferência bayesiana, Cadeia de Markov métodos de Monte Carlo, a avaliação de métodos de aprendizagem, compressão de dados.
Oja, Erkki - aprendizagem não-supervisionada, PCA, ICA, SOM, estatística padrão de reconhecimento de imagem e análise de sinais.
Olshausen, Bruno - Codificação Visual, estatísticas de imagens, análise de componentes independentes.
Paccanaro, Alberto - Aprender representação distribuída de conceitos a partir de dados relacionais.
Pearlmutter, Barak - As redes neurais, aprendizado de máquina, a separação fonte acústica e localização, análise de componentes independentes, imagiologia cerebral.
Peterson, Leif E. - Pesquisador no Hospital Metodista Instituto de Pesquisa sobre a classificação tecnologia e áreas afins.
Prashant, Joshi - O neurocientista computacional. Interesses de investigação: computação reservatório, controle motor computacional, computação com os neurônios de adição.
Rao, Rajesh PN - Modelos de visão humana e do computador.
Rasmussen, Carl Edward - processos gaussianos, não-linear de inferência Bayesiana, avaliação e comparação de modelos de redes.
Revow, Michael - Mão-de reconhecimento de caracteres escritos.
Roberts, Stephen - aprendizado de máquina e análise de dados médicos, análise de componentes independentes e teoria da informação.
Rovetta, Stefano - Investigação sobre Aprendizado de Máquina / Redes Neurais / Clustering. Aplicativos para DNA microarray recuperação de dados de análise / automação industrial / informação. Atividades de ensino.
Roweis, Sam T. - processamento da fala, análise da cena auditiva, aprendizado de máquina.
Russell, Stuart - Muitos aspectos da modelagem probabilística, incerteza de identidade, modelos de probabilidade expressivos.
Rutkowski, Leszek - Redes neurais, sistemas fuzzy, Inteligência Computacional.
Sahani, Maneesh - análise estatística dos dados neurais, design experimental em neurociência.
Sallans, Brian - Tomada de decisão sob incerteza aprendizado por reforço, aprendizagem não supervisionada.
Saul, Lawrence K. - aprendizagem de máquina, reconhecimento de padrões, redes neurais, processamento de voz, computação auditivo.
Saund, Eric - estrutura de nível intermediário na visão.
Sejnowski, Terry - representação sensorial no córtex visual, a representação de memória e organização adaptativa de viso-motoras transformações.
Seung, Sebastian - memória de curto prazo, aprendizagem e memória no cérebro teoria da aprendizagem, computacional.
Shkolnik, Alexander - Neurally controlado robótica.
Storkey, Amos - redes de crenças, as árvores, os modelos dinâmicos de imagem, processamento de imagem, métodos probabilísticos em astronomia, mineração de dados científicos, processos gaussianos e redes neurais de Hopfield.
Sykacek, Peter - Brain Computer Interface.
Teh, Yee Whye - Aprendizagem e inferência em complexos modelos probabilísticos.
A gorjeta, Mike - aprendizagem de máquina variado e tópicos de análise de dados, incluindo a inferência bayesiana, máquina de vetor de relevância, a análise probabilística componente principal e métodos de visualização.
Tishby, Naftali - aprendizagem da máquina; aplicativos para interação humano-computador, visão neurofisiologia, biologia e ciência cognitiva.
Versace, Massimiliano - Redes neurais aplicadas à percepção visual e modelagem computacional de transtornos mentais.
Wainwright, Martin - Estatística de sinal e de processamento de imagem, modelagem imagem natural, modelos gráficos.
Wallis, Guy - Objeto reconhecimento, a neurociência cognitiva, interação entre visão e movimentos motores.
Weiss, Yair - Vision, métodos Bayesianos, computação neural.
Welling, Max - aprendizagem não-supervisionada, a estimativa de densidade probabilística, de visão de máquina.
Williams, Christopher KI - processos gaussianos, interpretação de imagem, modelos de gráficos, reconhecimento de padrões.
Winther, Ole - algoritmos variacionais para processos gaussianos, redes neurais e Support Vector Machines.Também trabalho na propagação de crenças e predição de estrutura de proteínas.
Wiskott, Laurenz - reconhecimento facial, invariâncias no aprendizado e na visão.
Wu, Yingnian - Estocásticos modelos geradores de complexos fenômenos visuais.
Xiaoguang, Rui - Pesquisador da Universidade de Ciência e Tecnologia da China. Sobre a anotação de imagens, recuperação de imagens, análise de rede social, reconhecimento de padrões e aprendizagem de máquina.
Xing, Eric - aprendizagem de Estatística, as abordagens de aprendizagem de máquina para a biologia computacional, reconhecimento de padrões e controle.
Zemel, Richard - aprendizagem não supervisionada, aprendizagem de máquina, os modelos computacionais de processamento neural.
Zhou, Zhi-Hua - computação Neural, data mining, computação evolutiva redes, o Ensemble.
de Freitas, Nando - inferência bayesiana, cadeia de Markov Monte Carlo, aprendizado de máquina.
