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Jeremy Howard

Jeremy Howard是數據科學家和創業者,與Rachel Thomas共同創辦致力於普及深度學習的fast.ai,提出語言模型遷移學習方法ULMFiT,並創辦AI研發實驗室Answer.AI。

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詞條資料

從事管理諮詢

與Rob Mueller創辦FastMail

1999年,他與中學好友Rob Mueller在墨爾本創辦電子郵件服務FastMail.FM。⁠[2]

Rob Mueller回憶,Howard因出差時可用的郵件服務有限而製作了最初的原型,並用個人積蓄資助早期開發;最初兩人是僅有的開發者,同時負責客服和系統管理,FastMail定位為付費的高端郵件服務。⁠[3]

Optimal Decisions Group被ChoicePoint收購

澳大利亞公司Optimal Decisions Group為保險業開發分析軟件,利用預測建模、多年期模擬和優化為車險和家財險定價。2008年3月31日,ChoicePoint宣佈收購該公司,條款未披露。⁠[4]

他是該公司的創始CEO。⁠[5]

FastMail出售給Opera

2010年5月,挪威瀏覽器公司Opera宣佈收購FastMail.FM,交易條款未披露;部分員工將遷往挪威。⁠[2]

投資Kaggle並出任總裁

領導新公司Enlitic

2014年8月,他是新公司Enlitic的聯合創始人兼CEO;該公司用大量匿名醫學影像訓練計算機識別腦瘤等病變,併為醫生標出可疑之處。⁠[8]

TEDxBrussels演講

2014年12月,他在TEDxBrussels發表演講The wonderful and terrifying implications of computers that can learn,介紹深度學習的進展;截至本條目撰寫時,該演講在TED網站的播放次數約278萬次。⁠[9]

與Rachel Thomas創辦fast.ai

2016年10月7日,他與數學博士Rachel Thomas宣佈成立研究實驗室fast.ai,目標是讓各領域專家自己使用深度學習;首門課程通過University of San Francisco的Data Institute開設。⁠[10]

發表ULMFiT論文

2018年1月18日,他與Sebastian Ruder在arXiv發表論文,提出可用於各類自然語言處理任務的遷移學習方法ULMFiT(Universal Language Model Fine-tuning);論文稱該方法在六項文本分類任務上超過此前最佳水平,多數數據集上的錯誤率降低18%至24%。⁠[11]

該論文入選2018年7月15日至20日在墨爾本舉行的第56屆計算語言學協會年會(ACL 2018)。⁠[12]

fast.ai團隊在DAWNBench奪冠

在Stanford研究者組織的DAWNBench競賽中,CIFAR-10圖像識別項目訓練最快、最便宜的前三名均由fast.ai相關研究者取得;他表示學生們的勝利源於創造性思考,並採用了Leslie Smith提出的super convergence技術。⁠[13]

18分鐘訓練ImageNet模型

2018年8月,fast.ai團隊用16個Amazon Web Services實例在18分鐘內完成ImageNet訓練,計算成本約40美元;他稱結果比GoogleGoogleGoogle是一家美國科技公司,由Larry Page與Sergey Brin創辦,1998年註冊成立,2015年成為Alphabet旗下企業。其業務涵蓋互聯網搜索、廣告、軟件平臺、雲計算及人工智能。點擊查看完整詞條的方案快約40%,同時承認硬件不同、比較並不簡單。⁠[14]

USF成立WAMRI

2018年11月,USF Data Institute成立由Wicklow Capital捐款資助的Wicklow AI and Medical Research Initiative(WAMRI),研究AI在腫瘤、心臟和神經領域的實際應用。⁠[15]

他曾任University of San Francisco傑出研究科學家,並是WAMRI的創始主席。⁠[5]

做客Lex Fridman Podcast

發表fastai論文

2020年2月,他與Sylvain Gugger在期刊Information第11卷第2期發表論文Fastai: A Layered API for Deep Learning。⁠[17]

論文介紹的fastai第2版既為實踐者提供現成組件,也為研究者提供可組合的底層模塊;作者當時預計約在2020年7月正式發佈。⁠[18]

發起#Masks4All

出版Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch

2020年7月,他與Sylvain Gugger合著的Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch由O’Reilly出版,全書621頁,面向熟悉Python但數學背景有限的程序員。⁠[20]

口罩證據綜述發表於PNAS

2021年1月,他作為第一作者在Proceedings of the National Academy of Sciences第118卷第4期發表口罩證據綜述;文章認為戴口罩可降低每次接觸的傳播風險,並建議政府鼓勵公眾普遍佩戴。⁠[21]

受聘昆士蘭大學榮譽教授

2022年3月,昆士蘭大學電氣工程與計算機科學學院聘他為榮譽教授,並從當年4月起由他在該校講授fast.ai為期七週的Practical Deep Learning for Coders課程;當時他還擔任platform.ai首席科學家。⁠[22]

創辦Answer.AI

2023年12月12日,他宣佈成立AI研發實驗室Answer.AI並任創始CEO,Lean Startup提出者Eric Ries任創始董事,Decibel VC投資1000萬美元;他表示其使命與fast.ai相同,團隊為全遠程。⁠[23]

Answer.AI的開源項目與政策文章

2024年3月6日,Answer.AI發佈首個項目:結合FSDP與QLoRA的開源系統,可在兩塊24GB消費級遊戲顯卡上訓練700億參數語言模型,合作者包括Tim Dettmers及Hugging Face的Titus von Koeller等人。⁠[24]

同年他撰文認為加州SB 1047法案限制開源AI會降低安全性(4月29日),併發佈網頁框架FastHTML(8月3日)和讓網站向大語言模型提供信息的/llms.txt提案(9月3日)。⁠[25]

fast.ai併入Answer.AI

2024年11月7日,他宣佈fast.ai加入Answer.AI,並推出基於自研平臺solveit的課程How To Solve It With Code,提倡人與AI小步協作的Dialog Engineering;他後來補記,首期課程在發佈24小時內報滿,新一期於2025年11月3日開課。⁠[26]

PyTorch Conference主題演講嘉賓

他名列Linux Foundation主辦的PyTorch Conference 2025主題演講嘉賓。⁠[27]

在AI Engineer Melbourne發表主題演講

他在墨爾本Federation Square舉行的AI Engineer Melbourne大會上發表主題演講。⁠[28]

截至2026年10月:研究與學術職務

他是昆士蘭大學榮譽教授、Stanford UniversityStanford UniversityStanford University是美國加利福尼亞州的研究型大學,由Leland與Jane Stanford於1885年創立,1891年開學。點擊查看完整詞條的Digital Fellow,並開發了fastai軟件庫;fast.ai稱Enlitic曾兩度入選MIT Technology Review全球50家最聰明公司,Optimal Decisions Group後歸LexisNexis所有。⁠[1]

關聯機構、網站與公開賬號

來源

  1. About – fast.ai(在新窗口打開)
  2. Opera buys Aussie e-mail service FastMail.FM(在新窗口打開)
  3. FastMail sale to Opera: the story from one of the owners(在新窗口打開)
  4. ChoicePoint Acquires Optimal Decisions Group(在新窗口打開)
  5. Jeremy Howard - Stanford Digital Economy Lab(在新窗口打開)
  6. Kaggle president on how they did it, and tips on how to tell your start-up’s story to raise millions from investors(在新窗口打開)
  7. Aussie data mining firm snaps PayPal co-founder as chairman after $11m funding round(在新窗口打開)
  8. A Startup Hopes to Teach Computers to Spot Tumors in Medical Scans(在新窗口打開)
  9. The wonderful and terrifying implications of computers that can learn(在新窗口打開)
  10. Launching fast.ai(在新窗口打開)
  11. Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification(在新窗口打開)
  12. ACL 2018: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification(在新窗口打開)
  13. An AI speed test shows clever coders can still beat tech giants like Google and Intel(在新窗口打開)
  14. A small team of student AI coders beats Google’s machine-learning code(在新窗口打開)
  15. University of San Francisco unveils AI initiative(在新窗口打開)
  16. Jeremy Howard: fast.ai Deep Learning Courses and Research | Lex Fridman Podcast(在新窗口打開)
  17. Fastai: A Layered API for Deep Learning(在新窗口打開)
  18. fastai A Layered API for Deep Learning(在新窗口打開)
  19. USF Data Scientist Launches #Masks4All(在新窗口打開)
  20. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch(在新窗口打開)
  21. An evidence review of face masks against COVID-19(在新窗口打開)
  22. Renowned AI expert joins UQ to help develop local talent(在新窗口打開)
  23. A new old kind of R&D lab – Answer.AI(在新窗口打開)
  24. You can now train a 70b language model at home – Answer.AI(在新窗口打開)
  25. Answer.AI - Practical AI R&D(在新窗口打開)
  26. A New Chapter for fast.ai: How To Solve It With Code – fast.ai(在新窗口打開)
  27. Keynote Speakers(在新窗口打開)
  28. Jeremy Howard(在新窗口打開)