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Rajat Monga

Rajat Monga是軟件工程師和企業家，Google BrainGoogle BrainGoogle Brain曾是Google的人工智能研究團隊，2011年由Jeff Dean等人參與創立，2015年開源機器學習系統TensorFlow；2023年4月與DeepMind合併為Google DeepMind。點擊查看完整詞條創始成員、機器學習框架TensorFlow的聯合創始人和長期負責人，後創辦Inference.io並出任MicrosoftMicrosoftMicrosoft（微軟）是由 Bill Gates 和 Paul Allen 於1975年創辦、總部位於美國華盛頓州雷德蒙德的科技公司，業務涵蓋 Windows、Microsoft 365、Azure、企業軟件、人工智能、遊戲和設備。點擊查看完整詞條 AI Frameworks企業副總裁。

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詞條資料

2009年以前畢業於IIT Delhi並從事搜索與互聯網工程

他獲印度理工學院德里分校（Indian Institute of Technology, Delhi）電氣工程學士學位，曾參與實現並擴展eBayeBayeBay Inc. 是總部位於美國加利福尼亞州聖何塞的在線交易平臺公司，1995年由 Pierre Omidyar 創立，以個人對個人的網上拍賣起家，1998年在納斯達克上市；截至2025年底擁有1.35億活躍買家，2025年平臺商品交易總額近800億美元。點擊查看完整詞條的搜索引擎，並在Attributor設計網絡規模的抓取與內容匹配基礎設施。⁠[1]

他曾任Attributor首席架構師兼工程總監，負責實驗室與運營並組建工程團隊，此前也在InfosysInfosysInfosys（Infosys Limited）是總部位於印度班加羅爾的信息技術服務與諮詢公司，1981年由 N. R. Narayana Murthy 等七人創立，在印度證券交易所和紐約證券交易所上市，2026財年收入201.58億美元，員工逾32.8萬人，是印度主要的信息技術服務企業之一。點擊查看完整詞條和多家初創公司工作。⁠[2]

他還領導過Quova的工程團隊；Attributor後被Digimarc收購，Quova後被Neustar收購。⁠[3]

2009—2014年從搜索廣告轉入Google Brain

2009—2011年，他在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。點擊查看完整詞條組建並領導開發搜索廣告產品的團隊；2011—2014年為Google Brain團隊創始成員。⁠[4]

在Google Brain，他共同開發並領導了Google的分佈式深度學習系統DistBelief。⁠[1]

2011年12月合著大規模無監督特徵學習論文

他與Quoc V. LeQuoc LeQuoc Le（越南語名 Le Viet Quoc）是人工智能研究者、Google Brain 早期成員，主導了2012年用1.6萬個處理器核心讓神經網絡從 YouTube 視頻中自學識別貓的實驗，並參與提出序列到序列學習（seq2seq）、段落向量和神經架構搜索（AutoML）等深度學習方法。2026年8月，他與 Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 離開 Google，聯合創辦 AI 公司 Discovery Loop。點擊查看完整詞條、Andrew Y. NgAndrew NgAndrew Ng是生於英國的計算機科學家和AI教育者，曾任Stanford Artificial Intelligence Lab主任，參與創立Google Brain和Coursera，2014—2017年任百度首席科學家，之後創辦DeepLearning.AI、LandingAI和AI Fund。點擊查看完整詞條、Jeff DeanJeff DeanJeff Dean 是計算機科學家、軟件工程師，Discovery Loop 聯合創始人兼首席執行官，曾任 Google 首席科學家。他於1999年加入 Google，參與 MapReduce、Bigtable、Spanner、TensorFlow 與機器學習基礎設施建設，2026年8月離開 Google 創業。同年7月，他在 Y Combinator Startup School 討論 AI 創業、工程優化與自動化研究。點擊查看完整詞條等合著論文，在1,000臺機器（16,000個核心）上用三天訓練擁有10億連接的九層稀疏自編碼器，網絡在無標註數據下學會識別人臉，也對貓臉等概念敏感，在2萬類ImageNet識別中取得15.8%準確率。⁠[5]

2012年合著DistBelief論文

他是NIPS 2012論文《Large Scale Distributed Deep Networks》的第三作者，論文介紹可利用數千臺機器集群的軟件框架DistBelief，用於訓練比此前文獻大100倍的深度網絡。⁠[6]

2014年共同創立並領導TensorFlow

2014—2019年，他共同創立並領導Google的機器學習框架TensorFlow。⁠[4]

2015年11月TensorFlow開源

他是TensorFlow白皮書作者之一；該系統的API和參考實現於2015年11月以Apache 2.0許可證開源發佈。⁠[7]

2016年6月以TensorFlow工程負責人身份受訪

2016年6月，他以Google工程總監、TensorFlow工程團隊負責人的身份接受O’Reilly Data Show訪談，回憶團隊2011年起步時“everybody was using stochastic gradient descent”（大家都在用隨機梯度下降）。⁠[8]

2016年11月合著TensorFlow系統論文

2016年11月，他與Martín Abadi等Google Brain成員在OSDI ’16發表論文，介紹TensorFlow如何以數據流圖表示計算、共享狀態及修改狀態的操作，在大規模和異構環境中運行。⁠[9]

2017年2月15日在首屆TensorFlow開發者峰會發布1.0

2017年2月，TensorFlow團隊在Mountain View舉行的首屆TensorFlow開發者峰會上發佈TensorFlow 1.0，當時已有逾6,000個開源代碼庫使用TensorFlow。⁠[10]

作為TensorFlow工程總監，他在峰會上介紹K-means、支持向量機等傳統機器學習工具，以及可快速上手的預置模型“canned estimators”（預製估計器）。⁠[11]

2019年6月3日做客Lex Fridman Podcast

他以Google工程總監、TensorFlow團隊負責人的身份做客Lex FridmanLex FridmanLex Fridman 是生於蘇聯、在美國長大的計算機科學家和播客主持人，任 MIT 研究科學家，研究人機交互與自動駕駛。他主持的 Lex Fridman Podcast 以數小時長篇對話著稱，嘉賓包括多國領導人和科技企業領袖。點擊查看完整詞條 Podcast，節目題為“Rajat Monga: TensorFlow”。⁠[12]

2022年7月經營Inference.io

他與Varun共同創辦Inference.io，這是一個為分析師和業務人員設計、結合儀表盤與機器學習自動化的智能商業智能平臺。⁠[3]

他出任Inference.io首席執行官。⁠[4]

2024年12月以Microsoft企業副總裁身份受訪

2024年12月，他以Microsoft AI Frameworks企業副總裁身份接受The Effortless Podcast訪談，負責AI軟件工程和推理基礎設施，並談到TensorFlow的影響、PyTorch的興起和創業挑戰。⁠[13]

2026年4月28日做客Engineering Leadership播客

2026年4月，他以Microsoft AI Frameworks企業副總裁身份做客Engineering Leadership Podcast第256期，負責打造從雲到邊緣的高效AI技術棧，並回顧從Google Brain、TensorFlow到Inference.io再到Microsoft的經歷。⁠[14]

關聯機構、網站與公開賬號

LinkedInLinkedInLinkedIn 是面向職場人士的社交網絡平臺，2002年由 Reid Hoffman 等人創立、2003年上線，2011年在紐約證券交易所上市，2016年被 Microsoft 以約262億美元收購後成為其全資子公司，收入來自會員訂閱、廣告和招聘解決方案。點擊查看完整詞條：公開資料：https://www.linkedin.com/in/rajatmonga（在新窗口打開）⁠[15]

來源

  1. Ep 28 - AI Insights with Rajat Monga: From TensorFlow to Path of Innovation（在新窗口打開）
  2. Rajat Monga | MLconf - The Machine Learning Conference（在新窗口打開）
  3. Quild Mini🦄 #148: Inference.io（在新窗口打開）
  4. Co-Founder & CEO, Inference.io（在新窗口打開）
  5. Building high-level features using large scale unsupervised learning（在新窗口打開）
  6. Large Scale Distributed Deep Networks（在新窗口打開）
  7. TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems（在新窗口打開）
  8. Building intelligent applications with deep learning and TensorFlow（在新窗口打開）
  9. TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning（在新窗口打開）
  10. Announcing TensorFlow 1.0（在新窗口打開）
  11. Google releases TensorFlow 1.0 with new machine learning tools（在新窗口打開）
  12. Rajat Monga: TensorFlow（在新窗口打開）
  13. A Conversation with Rajat Monga: From TensorFlow to Next-Gen AI（在新窗口打開）
  14. Scaling TensorFlow, Navigating Startup Pivots, ML Edge Infrastructure and AI Inference Strategy（在新窗口打開）
  15. Rajat Monga（在新窗口打開）