Kaiming He

Kaiming He ( chino :何恺明; pinyin : Hé Kǎimíng ) es un científico informático chino que investiga principalmente la visión artificial y el aprendizaje profundo . ^{[ 1 ]} Es profesor asociado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y trabaja a tiempo parcial como científico distinguido en Google DeepMind . ^{[ 2 ]} Es conocido como uno de los creadores de la arquitectura de red neuronal residual (ResNet). ^{[ 2 ] [ 3 ]}

Asistió a la escuela secundaria pública Guangzhou Zhixin en Guangzhou, Guangdong , China. Obtuvo el primer lugar en la puntuación total en el examen de admisión de pregrado de la provincia de Guangdong de 2003. ^{[ 4 ]} Fue a la Universidad de Tsinghua para la educación de pregrado y recibió una licenciatura en ciencias en 2007. De 2007 a 2011, realizó estudios de doctorado en ingeniería de la información en la Universidad China de Hong Kong en su Laboratorio Multimedia, recibiendo un doctorado en 2011. ^{[ 5 ]} Su disertación doctoral se tituló Eliminación de neblina de imagen única usando prior de canal oscuro (2011), y su director de tesis doctoral fue Tang Xiao'ou . ^{[ 6 ]}

Trabajó en Microsoft Research Asia de 2011 a 2016 y en Facebook Artificial Intelligence Research de 2016 a 2024. En 2024, se convirtió en profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Instituto Tecnológico de Massachusetts . ^{[ 1 ]}

Su artículo de 2016, Deep Residual Learning for Image Recognition , es el artículo de investigación más citado en 5 años según los informes de Google Scholar de 2020 y 2021. ^{[ 7 ] [ 8 ]}

Ganó el premio al mejor artículo de ICCV (Premio Marr) en 2017 y el premio al mejor artículo de CVPR en 2009 y 2016. ^{[ 9 ]}

Fue galardonado con el Premio de Ciencia del Futuro 2023 junto con 3 colaboradores por su "contribución fundamental a la inteligencia artificial mediante la introducción del aprendizaje residual profundo". ^{[ 10 ]}

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