Комп'ютерна науковчиня Лі Фейфей народилася в 1976 році в заможній інтелектуальній родині в провінції Сичуань (Китай). У 1992 році, у віці 16 років, вона та її родина іммігрували до Сполучених Штатів. Тут їхнє життя було надзвичайно важким, навіть досягло дна. У той час не лише її батьки йшли працювати, щоб заробити на життя, але й їй самой доводилося ходити до школи та працювати офіціанткою.

Щоб допомогти своїй родині, у дні, коли вона не в школі, Лі Фі Фі працює неповний робочий день. Її робота полягає в тому, щоб працювати двірницею в китайському ресторані 12 годин на день, з 11:00 до 23:00, за 2 долари на годину.

Коли вона вперше приїхала до Америки, окрім фінансових труднощів своєї родини, Фі Фі також зіткнулася з проблемою поганого володіння англійською мовою. Перебуваючи в Китаї, її освіта була гордістю її родини, але коли вона приїхала до Америки, її успішність різко знизилася.

На щастя, лише її предмети з математики та фізики не постраждали. Щоб оплатити навчання Фі Фі протягом 3 років у старшій школі, її батькам доводилося день і ніч продавати свою працю. Тож тепер вона має намір подати документи до коледжу, щоб закінчити навчання.

Однак, за підтримки вчителів та друзів, Фі Фі була сповнена рішучості скласти SAT з відносно хорошим балом. Це досягнення допомогло їй отримати повну стипендію в Принстонському університеті в 1995 році. У 1999 році вона закінчила його з відзнакою, отримавши ступінь бакалавра з фізики. Під час навчання в університеті вона також навчалася за подвійною спеціальністю - комп'ютерні науки та інженерія.

485084103_1873680376703427_389902967890220113_n.png
Провідний професор інформатики світу сьогодення - Лі Фей Фей. Фото: Baidu

Щоб продовжити кар'єру в галузі передових досліджень, у 2000 році вона вступила до Каліфорнійського технологічного інституту (США), щоб розпочати навчання в аспірантурі. У 2005 році вона отримала ступінь доктора філософії з електротехніки. Під час цього навчання вона зробила важливий внесок в одноразове навчання. Це метод, який може робити прогнози на основі мінімальних даних, що дуже важливо для комп'ютерного зору та обробки природної мови.

Один з її найбільших внесків відбувся у 2006 році, коли вона ініціювала та розробила ImageNet, величезну базу даних мільйонів маркованих зображень, яку вважають «очима штучного інтелекту». ImageNet є важливим інструментом для навчання моделей глибокого навчання, які відіграють ключову роль у розвитку штучного інтелекту сьогодні.

Паралельно з розробкою ImageNet вона також викладала на кафедрі електротехніки Іллінойського університету (США). З 2007 по 2009 рік працювала в Принстонському університеті викладачем кафедри комп'ютерних наук. У серпні 2009 року вона приєдналася до Стенфордського університету на посаді доцента, а потім стала професором у 2018 році.

Перш ніж стати професором, з 2013 по 2018 рік вона також обіймала посаду директора Лабораторії штучного інтелекту в Стенфордському університеті. З січня 2017 року по вересень 2018 року вона також обіймала посаду віце-президента та головного наукового співробітника зі штучного інтелекту/машинного навчання в Google Cloud.

Протягом цього часу, окрім викладацької та адміністративної роботи, вона зосередилася на проекті Maven – проекті з розробки методів штучного інтелекту для інтерпретації зображень, зроблених дронами. Вона підтримувала розробку систем зору, які дозволяють машинам глибше розуміти штучний інтелект. Її дослідження в галузі комп’ютерного зору є революційними та були застосовані в автомобілях з автономним керуванням.

У 2019 році вона повернулася до Стенфордського університету на посаду співдиректора Стенфордського інституту штучного інтелекту, орієнтованого на людину (Stanford HAI). Сьогодні її робота в Стенфордському університеті зосереджена на розвитку досліджень, освіти , політики та практики в галузі штучного інтелекту.

Згідно з повідомленням QQ News , на початку лютого вона разом із дослідниками зі Стенфордського університету та Вашингтонського університету успішно розгорнули модель штучного інтелекту S1 з вартістю хмарних обчислень менше 50 доларів. Продуктивність моделі в тестах на математику та здатність до кодування була оцінена на рівні версій OpenAI O1 та DeepSeek R1 AI.

Наразі дослідницька група професора Лі Фейфея працює над пропозицією інтегрованої системи, яка може виконувати домашні справи, також відомої як «Інструментарій поведінкового робота». Вона дозволяє роботам виконувати повсякденні завдання, від винесення сміття та прання одягу до чищення туалету.

Після 8 років навчання за кордоном професор кібербезпеки повертається додому, щоб зробити свій внесок у віці 30 років КИТАЙ - Після 8 років навчання та роботи за кордоном, у середині березня, професор Трієу Манг вирішив повернутися додому, щоб зробити свій внесок у віці 30 років.