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Yi Ma
马毅用数学、开源教材与白盒网络追问智能本质，让深度表征学习变得可解释、可构造。
持续在做什么
马毅是香港大学人工智能讲席教授、计算与数据科学学院及数据科学研究所负责人，同时任加州大学伯克利分校教授。他研究计算机视觉、高维数据分析、智能系统与深度表征学习，强调从压缩、率约简和闭环学习等数学原则出发构造可解释的智能系统，并持续把教材、课程和代码开源。
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造物矩阵马毅用数学、开源教材与白盒网络追问智能本质，让深度表征学习变得可解释、可构造。
马毅是香港大学人工智能讲席教授、计算与数据科学学院及数据科学研究所负责人，同时任加州大学伯克利分校教授。他研究计算机视觉、高维数据分析、智能系统与深度表征学习，强调从压缩、率约简和闭环学习等数学原则出发构造可解释的智能系统，并持续把教材、课程和代码开源。
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