https://wiki-de.moshellshocker.dns64.de/index.php?action=history&feed=atom&title=Ian_GoodfellowIan Goodfellow - Versionsgeschichte2026-05-28T13:53:42ZVersionsgeschichte dieser Seite in Wikipedia (Deutsch) – Lokale KopieMediaWiki 1.43.8https://wiki-de.moshellshocker.dns64.de/index.php?title=Ian_Goodfellow&diff=2639036&oldid=previmported>Thomas Dresler: der Teil gehört eher zu leben, sollte dann aber belegt werden, deshalb erst einmal auskomentiert2025-10-08T11:42:41Z<p>der Teil gehört eher zu leben, sollte dann aber belegt werden, deshalb erst einmal auskomentiert</p>
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[[Datei:Ian Goodfellow.jpg|mini|Ian Goodfellow]]<br />
'''Ian Goodfellow''' (geboren 1987) ist ein amerikanischer [[Informatiker]] und ehemaliger ''Director of Machine Learning'' bei [[Apple Inc.]]<ref>{{Internetquelle| url=https://www.heise.de/mac-and-i/meldung/Apple-schnappt-ML-Experten-von-Google-weg-4365530.html| titel=Apple schnappt ML-Experten Ian Goodfellow von Google weg| abruf=2020-06-21| autor=Ben Schwan| hrsg=Heise Online| datum=2019-04-08}}</ref><br />
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== Leben und Wirken ==<br />
Ian Goodfellow studierte an der [[Stanford University]] und promovierte anschließend an der [[Université de Montréal]].<ref name="Armbruster">{{Internetquelle|url=https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/netzwirtschaft/ian-goodfellow-shooting-star-der-kuenstlichen-intelligenz-15100162.html |titel=Ian Goodfellow Shooting-Star der künstlichen Intelligenz |autor=Alexander Armbruster |werk=faz.net | sprache=de |datum=2017-07-13 |zugriff=2017-07-20}}</ref> Er ist der Erfinder der ''[[Generative Adversarial Networks]]''. Weiterhin entwickelte er eine [[Bilderkennung]]smethode zur Identifikation von Zahlen in Fotografien.<ref name="technolo-523326">{{Internetquelle|url=https://www.technologyreview.com/s/523326/how-google-cracked-house-number-identification-in-street-view/ |titel=How Google Cracked House Number Identification in Street View |autor=Emerging Technology from the ar Xiv |werk=technologyreview.com | sprache=en |datum= |zugriff=2017-07-13}}</ref> Er arbeitete ab März 2017 bei Google Brain an der Entwicklung von [[Deep Learning]]. Er ist mit [[Aaron Courville]] und seinem Doktorvater [[Yoshua Bengio]] Verfasser des Standardwerks ''Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)''.<ref name="Armbruster" /><br />
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Im März 2019 wechselte Goodfellow von Google zu [[Apple Inc.]] und besetzte dort bis Mai 2022 den Posten des ''Director of Machine Learning''.<ref>{{Internetquelle |autor=Jordan Novet |url=https://www.cnbc.com/2019/04/04/apple-hires-ai-expert-ian-goodfellow-from-google.html |titel=One of Google's top A.I. people has joined Apple |datum=2019-04-04 |sprache=en |abruf=2021-07-15}}</ref> Er verließ das Unternehmen, da Apple seine Mitarbeiter aus dem Homeoffice zurück in die Büros vor Ort bestellt.<ref>Raimund Schesswendter: [https://t3n.de/news/homeoffice-apple-direktor-praesenzpflicht-ian-goodfellow-geht-kuendigt-verlaesst-buero-1471249/ ''Will nicht zurück ins Büro: Apple verliert renommierten KI-Forscher'']. In: ''T3N.de'', vom 9. Mai 2022.</ref><br />
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<!--Ian Goodfellow, damals Forscher bei Google Brain, kombinierte als Erster zwei neuronale Netze, um Bilder von realistisch aussehenden Katzen, menschlichen Gesichtern oder anderen Objekten zu erzeugen. Dabei treten die beiden Netze gewissermaßen gegeneinander an: Eines der Netze ist darauf trainiert, Bilder wie die in den Trainingsdaten zu erzeugen - es wird generatives Netz genannt. Das andere Netzwerk hat die Aufgabe, die vom ersten Netzwerk erzeugten Bilder von den realen Bildern aus den Trainingsdaten zu trennen - dieses Netzwerk wird als adversariales Netzwerk bezeichnet. Diese beiden zusammen bilden dann ein generatives adverses Netzwerk oder ein GAN.<br />
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Im GAN werden beide Modelle gleichzeitig trainiert. Zu Beginn des Trainings fällt es dem gegnerischen Modell noch leicht, die echten Bilder aus den Trainingsdaten von den unbeholfenen Versuchen des generativen Modells zu unterschieden. Da das generative Netz mit der Zeit aber dazulernt, muss sich das gegnerische Modell ebenfalls verbessern. Dieser Zyklus wiederholt sich fortlaufend, bis die generierten Bilder irgendwann kaum noch von den echten zu unterscheiden sind. Das GAN versucht dabei nicht bloß, die Bilder aus den Trainingsdaten zu reproduzieren − das wäre eine viel zu einfache Strategie, um das gegnerische Netz zu schlagen. Vielmehr ist das System darauf trainiert, auch selbst neue realistische Bilder zu generieren.--><br />
== Schriften ==<br />
* mit Yoshua Bengio und Aaron Courville: ''Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)'', MIT Press, Cambridge (USA), 2016. ISBN 978-0-262-03561-3.<br />
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== Weblinks ==<br />
{{Commonscat}}<br />
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== Einzelnachweise ==<br />
<references /><br />
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{{Normdaten|TYP=p|GND=112365512X|LCCN=n/2016/31948|VIAF=1036146936607413780403}}<br />
<br />
{{SORTIERUNG:Goodfellow, Ian}}<br />
[[Kategorie:Informatiker]]<br />
[[Kategorie:US-Amerikaner]]<br />
[[Kategorie:Geboren 1987]]<br />
[[Kategorie:Mann]]<br />
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{{Personendaten<br />
|NAME=Goodfellow, Ian<br />
|ALTERNATIVNAMEN=<br />
|KURZBESCHREIBUNG=amerikanischer Informatiker und Forscher bei Google Brain<br />
|GEBURTSDATUM=1987<br />
|GEBURTSORT=<br />
|STERBEDATUM=<br />
|STERBEORT=<br />
}}</div>imported>Thomas Dresler