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Geoffrey Everest Hinton (Wimbledon (Londra), 6 dicembre 1947) è uno psicologo e informatico britannico naturalizzato canadese. Noto per i suoi contributi allo sviluppo dell'apprendimento automatico, è considerato uno tra i ricercatori più influenti nello sviluppo dell'apprendimento profondo. Professore all'Università di Toronto e ricercatore presso Google Brain, nel 2017 fondò il Vector Institute for Artificial Intelligence a Toronto, di cui è consulente scientifico principale pro bono. Nel 1986 ha pubblicato con David Rumelhart e Ronald J. Williams un articolo di particolare influenza, che popolarizzò il già noto uso dell'algoritmo di retropropagazione dell'errore per l'allenamento di reti neurali a più livelli. Nel 2012 AlexNet, rete neurale profonda progettata in collaborazione con i suoi studenti Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, ottenne risultati rivoluzionari nel problema di classificazione delle immagini, migliorando con un largo margine i risultati dell'ImageNet challenge nel 2012 e aprendo la strada all'applicazione delle reti neurali profonde in problemi di visione artificiale. Nel 2018 ricevette, insieme a Yoshua Bengio e Yann LeCun, il Premio Turing per i suoi contributi allo sviluppo dell'apprendimento profondo. I tre ricercatori sono noti come "padrini dell'apprendimento profondo" per via dell'influenza dei loro contributi allo sviluppo del settore. Wikipedia