大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bengio科研成果的问题，于是小编就整理了3个相关介绍bengio科研成果的解答，让我们一起看看吧。
华人科学家人数最多？
根据目前的统计数据，中国可以说是拥有华人科学家人数最多的国家。中国拥有庞大的人口基数和强大的教育系统，培养了大量的科学家和研究人员。许多华人科学家在中国本土从事科学研究，也有很多华人科学家在海外进行学术和科研工作。
此外，华人科学家也在世界各地的科研机构和大学中发挥着重要作用。美国、加拿大、澳大利亚等国家也有大量的华人科学家做出了重要贡献。
需要指出的是，确定哪个国家拥有最多的华人科学家并不是一项容易的任务，因为这涉及到复杂的人口统计和科学研究领域的考量。另外，科学研究是一个全球性的合作和交流过程，许多科学家都会在不同国家的合作项目中参与，所以国籍并不是唯一的衡量标准。
不是最多。
近日，Guide2research网站发布了2023年世界顶尖1000名计算机科学家排名。这是reasearch公布的第9版计算机领域最佳学者排名，美国共有583人，总人数位居第一，中国共有96人，位居第二，英国共有64人，位居第三。
在世界TOP10计算机科学家中，排名第一的科学家是密歇根州立大学的印度籍美国人Anil K. Jain，排名第二的是深度学习三巨头之一，图灵奖得主Yoshua Bengio。其中华人科学家占了3席位置，分别是韩家炜 (Jiawei Han) 、俞士纶（Philip S. Yu）、黄煦涛（Thomas S. Huang）。TOP1000计算机科学家同时入选的华人科学家还有吴恩达、李飞飞等，总人数过百。
人类机械进化历史？
世界机械发展史可分为三个阶段：一、从公元前7000城市文明的出现到十七世纪末为机械起源和古代机械发展阶段；1769年，英格兰的瓦特获得了具有独立实用冷凝器的专利，从而完成了蒸汽机的发明，人类进入了“蒸汽时代”。
二、从十八世纪到二十世纪初为近代机械发展阶段。1834年诞生了第一台实用电动机，从此电动机进入了实用阶段，人类进入了“电力”时代。
三：从二十世纪初到现在为现代机械发展阶段。
请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？
2012年初，因为小米的横空出世，拉动了中国的廉价智能机的普及，传统互联网时代网络终端成本较高的特点被门槛较低的移动终端替代，中国大踏步地进入移动互联网时代，互联网在中国成为超级大热，互联网行业相关技术也成为所有技术的超级香饽饽。这几年我们说的最多的热词有过物联网、有过大数据、有过云计算，有过O2O也有过内容分发，也有过新零售，但是这么多新的业务方向，新的技术方向，但是人工智能几乎是学界、工业界都一致推崇的话题。在Google、Microsoft、百度等企业开始在人工智能大势投入以后，越来越多例如机器学习、深度学习、语音识别、视觉识别、神经网络等等人工智能热词受到最火热的追捧，就好像前两年说O2好像一样，这个时代，不说人工智能好像都有点意外了。
虽然问题问的是学习人工智能等的书籍，但是笔者会把好的书籍和好的教程、以及好的学习框架都推荐给对人工智能感兴趣的同学，希望对大家学习和工作有帮助。
毫无疑问，对于人工智能的学习，有一本书你是不能忽略的，这本书就是深度学习。这本书首先来自于几位人工智能领域的顶尖科学家、教授在网上的一个在线电子书项目，感谢这些伟大的教授、科学家把最新、最权威的教程、成果分享给大家，再次感谢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位伟大的科学家。
当然《deep learning》这本书要注意的是，虽然这本质上是一门入门的课程，但是不得不说你需要一定的基础知识，比如如果你有较好的数学基础、一定的算法基础会让你事半功倍，我相信这应该算是目前最好的深度学习的书籍了。除此之外，Tom M.Mitchell教授的《机器学习》这本书也是一本很好的书籍，也值得一看。除此之外，人工智能虽然处于偏上层的技术，但本质上还是属于基础理论研究领域，所以建议对人工智能感兴趣的同学，可以去看一下基础的数学、算法方面的书籍，这对于学习人工智能将是很重要的一些储备。
接着来说一些经典的课程
学习人工智能最好的办法无非就是能够跟着一些业界最顶尖最出色的德高望重的教授学习，在这些教授面前，无疑能够学到更多更顶尖的技术，学到更多的研究方法学上的系统方法。当然对于大多数人，很显然不是每个人都能有机会成为例如约翰麦卡锡，高德纳，以及现在人工智能领域，例如Geoffrey Hinton教授、吴恩达教授这样顶尖教授的关门***，毕竟能上斯坦福、麻省理工的同学是少数，但是随着mooc的出现，不用去名校读书，你也可以通过mooc平台来学习这些课程。
毫无疑问，首先要推荐的是吴恩达教授的深度学习课程，这也是很好的人工智能入门课程，吴恩达教授的《深度学习》课程非常好，这个课程可以在Coursera和网易云课堂上看到。除此之外，恩达教授早期的《机器学习》课程也可以在网易公开课上去学习，这是斯坦福早期很著名的人工智能课程，恩达博士的课程风格笔者很喜欢，总是能够深入浅出，用最简单的模型讲清楚最复杂的问题，深度学习这门课程就是这样，以一个简单的租房模型就引入了神经网络的概念，讲得非常好，极力推荐大家去学习。
第二门课程是来自神经网络界的泰斗级别的人物Geoffrey Hinton老先生的mooc课程，老显示毫无疑问是深度学习的泰斗，神经网络之父，一步步把深度学习从一门边缘课程，变成了学界最热的学科，成为Google、Microsoft等顶尖[_a***_]公司人工智能的核心支柱。老先生的《Neutral Network for Machine Learning》这门课程，大家可以去cousera上看到这门著名的课程。
除此之外，来自斯坦福的李飞飞教授的深度学习-视觉识别课程CS231N，麻省理工的人工智能6.034课程都是属于很经典的课程，都是很值得学习的。
毫无疑问，Google的tensor flow绝对是目前最热、最好的人工智能学习框架之一。tensor flow的特点是N维数组、数据流图，这算是其最大的特点之一。
到此，以上就是小编对于bengio科研成果的问题就介绍到这了，希望介绍关于bengio科研成果的3点解答对大家有用。
