Lista de pesquisadores e influenciadores digitais.

[michelpf]

Obtive o conteúdo do blog (Quem seguir para acompanhar Machine Learning e AI no Twitter) do Luis Moneda e decidi colocar aqui para evitar perdemos um conteúdo tão rico.

Não deixem de referenciar a origem desta lista e contribuir também neste tópico!

Pesquisadores - Academia

• Andrew Ng, @AndrewYNg: boa parte de nós somos fruto do curso de Machine Learning do Andrew no Coursera! Ele é fundador da plataforma e professor de Stanford.
• Geofrey Hinton, @geoffreyhinton: famoso pelo seu trabalho com redes neurais, University of Toronto.
• Judea Pearl, @yudeapearl: Ganhador de um Turing Award, um dos grandes nomes da área e o grande nome na área de causalidade.
• Elias Bareinboim, @eliasbareinboim: pesquisador brasileiro da Purdue University, também da área de causalidade e com trabalhos junto com o Pearl.
• Fei-Fei Li, @drfeifei: Stanford, visão computacional.
• Christopher Manning, @chrmanning: Stanford, NLP.
• Susan Athey, @Susan_Athey: economista pesquisadora em Stanford. Publica sobre aplicação de Machine Learning em problemas típicos para Economia e inferência causal.
• Fei Fei Li, @drfeifei: Stanford.
• Miguel Hernan, @MiguelHernan: Harvard, inferência causal.
• Uri Shalit: Pesquisador, inferência causal.
• Nando de Freitas, @NandoDF: professor na UBC, cientista na DeepMind.
• Andreas Muller, @amuellerml: um dos desenvolvedores do Scikit-learn, pesquisador na Columbia DataScience.
• Yoav Goldberg, @yoavgo: Bar Ilan University, NLP.
• Rachel Thomas, @math_rachel: Co-fundadora do fast.ai, professora.
• Pedro Domingos, @pmddomingos: Universidade de Washington.
• Christian Perone, @tarantulae: mais um brasileiro! Pesquisador em Deep Learning na École Polytechnique de Montréal.
• Paul Hünermund, : inferência causal.
• Ellie Murray, @EpiEllie: Pos-doc em Harvard, epidemiologia.
• Laura Balzer, @LauraBBalzer: pesquisadora em bio estatística na UMass Amherst SPHHS.
• Alexandre Chiavegatto Filho, @SaudenoBR: USP, machine learning em saúde. LABDAPS (Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde).
• Gilles Louppe, @glouppe: professor na Université de Liège, cientista visitante no CERN.
• Sebastian Raschka, @rasbt: UWMadison, ótimo tutoriais!

Grupos de pesquisa, Institutos e empresas de P&D

Pesquisadores da indústria

• Jeff Dean, @JeffDean: Google AI.
• Yann LeCun, @ylecun: líder do laboratório de IA do Facebook.
• Ian Goodfellow, @iangoodfellow: Google Brain, co autor do livro Deep Learning.
• François Chollet, @fchollet: Criador do Keras. Pesquisador de Deep Learning na Google.
• Demis Hassabis: Fundador e CEO da DeepMind.
• Andrew Trask, @iamtrask: Fundador da OpenMindedOr, cientista na DeepMind.
• Andrej Karpathy, @karpathy: Diretor de AI na Tesla, ex pesquisador na OpenAI.
• Chris Olah, @ch402: Google Brain.
• Greg Brockman, @gdb: Co-founder e CTO OpenAI.
• Danilo J. Resende, @DeepSpiker: DeepMind.
• Sebastian Thrun, @@SebastianThrun: Ex-Google, fundador da Udacity.
• Fernando Pereira, @earnmyturns: Google VP, NLP.
• Shreya Shankar, @sh_reya: Stanford and GoogleAI.
• Oriol Vinyals, @OriolVinyalsML: DeepMind.
• Dustin Tran, @dustinvtran: Google Brain, estatística bayesiana.
• hardmaru, @hardmaru: Google Brain.
• Ferenc Huszár, @fhuszar: Twitter, inferência causal.
• Catherine Olsson, @catherineols: OpenAI.
• Alex J. Champandard, @alexjc: Deep learning para aplicações criativas.
• Shakir Mohamed, @shakir_za: modelos probabilísticos, DeepMind.
• Mathie Blondel, @mblondel_ml: NTT.
• Denny Britiz, @dennybritz: Ex-Google brain.
• Mario Kinglemann, @quasimondo: um artista explorando AI. Residente na Google Arts&Culture.
• Jeremy Howard, : pesquisador de Deep Learning, fundador do fast.ai.
• Hugo Larochelle, @hugo_larochelle: pesquisador na Google Brain.
• Michel Nielsen: pesquisador da Y Combinator.
• Jess Hamrick, @jhamrick: Pesquisadora na DeepMind.

Cientistas de dados, engenheiros de machine learning e pessoas da indústria em geral

• Cassie Kozyrkov, @quaesita: Engenheira de decisões chefe da Google.
• Thomas Wiecki, @twiecki: desenvolvedor da PyMC3, VP de Data Science na Quantopian.
• Rumman Chowdhury, @ruchowdh: Accenture Lead Responsible AI.
• Smerity, @smerity: ex-Salesforce.
• Melody Guan, @MelodyGuan: PhD Stanford, ex Google Brain.
• Arthur Juliani, @awjuliani: Deep Learning na Unity.
• Luis Moneda, @lgmoneda: faz listas de pessoas interessantes para seguir no Twitter, eventualmente posta sobre o meet-up de Machine Learning do Nubank.
• Delip Rao, @deliprao: fundador da joostware, consultoria de pesquisa em IA.
• MLWave, @MLWave: Nubanker, Kaggle Master.
• Joy Buolamwini, @jovialjoy: Fundadora da "Algorithmic Justice League".
• Renee, @BecomingDataSci: criadora do podcast "Becoming a Data Scientist".

Top Kagglers

Alguns competidores de destaque do Kaggle:

• Gilberto Titericz, @Giba1
• Jean-François Puget, @JFPuget
• Bojan Tunguz, @tunguz
• Mikel Bober-Irizar, @mikb0b
• Sudalai Rajkumar, @sudalairajkumar

Comunidades

• Kaggle, @kaggle: a maior comunidade de data scientists do mundo: competições, colaborações, datasets e etc.
• Fast.ai, @fastdotai: oferece cursos de deep learning para promover a democratização em seu acesso.
• Papis.io, @papisdotio: conferência sobre machine learning aplicado. A edição da américa latina acontece em São Paulo.
• R Ladies São Paulo, @RLadiesSaoPaulo: comunidade de R formada por mulheres.

[imteekay]

@michelpf Fei-Fei Li, está listado 2 vezes.