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Fei-Fei Li

Fei-Fei Li

Sequoia Professorin für Informatik an der Stanford University; Co-Direktorin von Stanford HAI; Mitinitiatorin von ImageNet.

Fei-Fei Li beim AI for Good 2017
Foto: ITU Pictures,
CC BY 2.0,
via Wikimedia Commons.

Kurzvita

Fei-Fei Li ist Sequoia Professorin im Fachbereich Informatik an der Stanford University und Mit-Direktorin des
Stanford Human-Centered AI Institute (HAI). Von 2013 bis 2018 leitete sie Stanfords AI-Labor (SAIL),
2017–2018 war sie als Vice President und Chief Scientist für AI/ML bei Google Cloud tätig. International bekannt wurde sie als
Mitinitiatorin von ImageNet, einer großskaligen Bilddatenbank, die die moderne Computer Vision maßgeblich voranbrachte.

Warum bekannt – Beiträge & Erfindungen

  • ImageNet (CVPR 2009): Aufbau einer hierarchischen, millionenskalierten Bilddatenbank als Benchmark für visuelle Erkennung;
    entscheidender Katalysator für die Deep-Learning-Welle (u. a. AlexNet).
    Paper (PDF).
  • Human-Centered AI: Mitgründung/Co-Leitung von Stanford HAI; Verknüpfung von ML-Forschung mit
    gesellschaftlicher Verantwortung, Politikberatung und Interdisziplinarität.
    Profil.
  • Talentförderung & Diversität: Mitgründung von AI4ALL zur Öffnung des Feldes für unterrepräsentierte Gruppen.
    AI4ALL.
  • Publikationen & Öffentlichkeit: Facharbeiten zu Vision/Robotik sowie das Memoir
    The Worlds I See (2023) über die Entstehung moderner KI und ihren Weg in die Wissenschaft.
    Buchinfo.

Wirkung: ImageNet etablierte daten- und benchmarkgetriebene Forschung als Standard und ermöglichte den Sprung zu tiefen neuronaIen Netzen
in der Praxis. Als HAI-Co-Direktorin prägt Li die Schnittstelle von Spitzenforschung, Politikgestaltung und verantwortungsvoller KI-Entwicklung.

Historischer Kontext (Meilensteine)

  • 2006–2010: Start & Etablierung von ImageNet als großskaliger Daten-/Benchmark-Standard.
  • 2013–2018: Direktorin des Stanford AI Lab (SAIL).
  • 2017–2018: VP & Chief Scientist AI/ML bei Google Cloud.
  • ab 2018: Mit-Direktorin Stanford HAI.
  • 2023: Veröffentlichung des Memoirs The Worlds I See.

Wichtige Beiträge (Kurzfassung)

  • Mitaufbau von ImageNet als Wegbereiter moderner Computer Vision.
  • Förderung eines human-zentrierten KI-Verständnisses (Forschung & Politik).
  • Engagement für Diversität und Nachwuchsförderung in der KI (AI4ALL).

Literatur (Auswahl)

  • ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database. CVPR 2009.
    PDF
  • The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI. Flatiron Books (Macmillan), 2023.
    Verlag

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Bildlizenz

Dieses Porträt nutzt ein Bild unter CC BY 2.0. Bitte die Namensnennung „ITU Pictures“ und den Lizenzhinweis beibehalten und bei Bearbeitungen die Lizenzanforderungen beachten.

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