从事机器学习，这些顶级“大脑”你都了解么？
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与大多数其他顶级专家名单不同，这篇文章不是基于影响力或粉丝和重新推文的数量，或其他类似的指标，是一个精心挑选的结果。这些专家中的每一位都有他/她自己的维基百科页面。他们都在最负盛名的领域有着非常强大的学术和研究生涯。
Jeffrey Hawkins是Palm Computing（他发明了Palm Pilot）和Handspring（他发明了Treo）的美国创始人。此后，他开始全职从事神经科学研究，于2002年创立了红木神经科学中心（前身为红木神经科学研究所），于2005年创立了Numenta，并发表了《On Intelligence》，主要阐述了他的大脑记忆-预测框架理论。 2003年，他当选为国家工程院院士。
吴恩达是硅谷百度研究的首席科学家。此外，他还是斯坦福大学的计算机科学系和电气工程系的副教授。他是Coursera的董事会主席，Coursera是他与Daphne Koller共同创立的在线教育平台。
他主要研究机器学习和深度学习。他的早期工作包括斯坦福自动控制直升机项目，该项目开发了世界上最强大的自主直升机之一，以及STAIR（斯坦福人工智能机器人）项目，该项目产生了ROS，一种广泛使用的开源机器人软件平台。
吴恩达还是机器学习、机器人及相关领域发表的100多篇论文的作者或共同作者，他在计算机视觉方面的一些工作经常出现在一系列的新闻稿和评论中。 2008年，他被选为麻省理工学院技术评论TR35，成为全球35岁以下35位创新者之一。2007年，吴恩达被授予斯隆奖学金。对于他在人工智能领域的工作，也得到了计算机与思想奖（2009年）的表彰。
2014年5月16日，吴恩达通过他的Coursera博客中宣布，他将放弃在Coursera的日常职责，并加入百度担任首席科学家，致力于深度学习。17年的时候已经离开百度。
Sebastian Thrun是德国的教育家、程序员和机器人开发人员和计算机科学家。他是Udacity的首席执行官兼联合创始人，Udacity是他与David Stavens和Mike Sokolsky共同创办的机构。他是谷歌副总裁兼研究员、斯坦福大学计算机科学教授，他目前还是佐治亚理工学院的兼职教授。
Thrun领导了机器人车辆Stanley的开发，该车赢得了2005年DARPA大挑战赛，并且此后被放置在史密森学会国家美国历史博物馆的展览中。他的团队还开发了名为Junior的车辆，在DARPA Grand Challenge（2007）中排名第二。 Thrun领导了谷歌自动驾驶汽车的开发。
Thrun在机器人概率算法方面的工作也很著名，其应用包括机器人绘图。为表彰他的贡献，在39岁时，Thrun于2007年入选国家工程院，并入选Leopoldina科学院。2011年，Thrun获得Max-Planck研究奖和首届AAAI Ed Feigenbaum奖。 Fast Company选择Thrun作为全球第五大创意人。《卫报》则评价Thrun为20名“互联网自由斗士”之一。
Zoubin Ghahramani是剑桥大学的伊朗研究员和信息工程教授。他在卡内基梅隆大学和伦敦大学学院担任联合任命。 Ghahramani在Michael I. Jordan的监督下获得了麻省理工学院脑与认知科学系的博士学位。
David M. Blei是哥伦比亚大学统计和计算机科学系的教授。在2014年秋季之前，他是普林斯顿大学计算机科学系的副教授。工作主要集中在机器学习领域，他的研究兴趣包括主题模型，他是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet allocation）的原始开发者之一。截至2015年11月11日，他的出版物被引用了31,135次，h指数为53。
Daphne Koller是斯坦福大学计算机科学系的以色列裔美国教授，也是麦克阿瑟奖学金获得者。她也是Coursera的创始人之一（Coursera是一个在线教育平台）。她的一般研究领域是人工智能及其在生物医学科学中的应用。Koller在2004年由麻省理工学院技术评论撰写的一篇文章中发表了题为“10个将改变你的世界的新兴技术”的文章，该文章涉及贝叶斯机器学习。
Geoffrey Hinton是英国出生的认知心理学家和计算机科学家，最著名的是他在人工神经网络方面的工作。截至2015年，他都将自己的时间投入在谷歌和多伦多大学。他是最早展示使用广义反向传播算法训练多层神经网络的研究人员之一，也是深度学习运动中的重要人物。
Yann LeCun是一位计算机科学家，在机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学方面做出了贡献。他以使用卷积神经网络（CNN）进行光学字符识别和计算机视觉方面的工作而闻名，并且是卷积网络的创始人。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一（与Lou on Bottou和Patrick Haffner一起）。他与Lou on Bottou共同开发了Lush编程语言。
Terry Sejnowski是Howard Hughes医学研究所的研究员，也是Salk生物研究所的Francis Crick教授，他指导计算神经生物学实验室。 2004年，他在Salk研究所被任命为Francis Crick教授和Crick-Jacobs理论与计算生物学中心主任。他在神经网络和计算神经科学方面的研究一直是开创性的。
Sejnowski还是加州大学圣地亚哥分校神经科学、心理学、认知科学、计算机科学与工程系的生物科学教授和兼职教授，也是神经计算研究所的联合主任。
与Barbara Oakley一起，共同创建并教授《学习如何学习:帮助你掌握复杂学科目的强大心智工具》(Learning How To Learn: Powerful mental tools To help you master tough subjects)，它同时也是世界上最受欢迎的在线课程之一，可以在Coursera上找到。
Michael I Jordan是美国科学家、加州大学伯克利分校教授，机器学习和人工智能领域的首席研究员。
在20世纪80年代，乔丹开始将递归神经网络作为一种认知模型。然而，近年来，他的工作不再是从认知的角度来看，而是更多地来自传统统计学的背景。
他在机器学习社区推广贝叶斯网络，并以指出机器学习和统计之间的联系而闻名。在近似推理的变异方法的形式化和机器学习中期望最大化算法的普及方面也很突出。
