| Yann LeCun | AI | 卷積神經網路 | LeNet | CNN | 自監督式學習 | Self-supervised Learning | SSL
為何CNN之父想研究自監督式學習，他最主要的動機是，要找到讓機器學習更像人類或動物學習的方法，專注於找到一套原則，讓機器變得更聰明
2019-10-10
| Yann LeCun | AI | 人工智慧 | 卷積神經網路 | CNN | 自監督式學習 | Self-supervised Learning | SSL
面對世代的傳承與技術的更迭，應採取更開放的心態，不讓過去有限的經驗拘束我們未來發展的可能性，也許就有機會克服更多過去無法處理的困難
2019-10-10
| Yann LeCun | AI | 卷積神經網路 | CNN | ICIP大會 | 自監督式學習 | Self-supervised Learning | SSL
【CNN之父Yann LeCun大預測】如何突破深度學習現有侷限？自監督式學習是解方
自監督式學習是建構一個更龐大的神經網絡，透過預測來認識世界，不斷透過已知的部分來預測未知，Yann LeCun認為，這是更接近人類的學習方法，也是有機會讓AI具備人類常識能力的第一步
2019-10-10
| AI | Self-supervised Learning | CNN | Yann LeCun | 自駕車 | 監督式學習 | 強化學習
【ICIP 2019直擊】卷積神經網路之父Yann LeCun：自監督式學習更像人類學習，能突破現有深度學習的侷限
Yann LeCun在今年獲得素有電腦界諾貝爾獎之稱的圖靈獎（Turing Award）殊榮之後，首度來臺開講，揭露自監督學習（Self-supervised Learning，SSL）在深度學習領域的發展，以及應用在自駕車上的研究成果。
2019-09-25