No.1 Riraj Saval
Neta 著名 Youtube 機器學習部落客 Siraj Raval。你可能不太了解他，此人緻力于「解決 AI，并用它來造福人類」，也被稱為「計算機科學的 Bill Nye」、「代碼界的 Kanye」、「神經網絡的碧昂絲」、「學習的博爾特」、「機器學習的耶稣」……
特點：
- 「哈哈，做深度學習你其實不需要數學」
- Siraj 科學（sirajology）的粉絲
- 不了解就直接深入 Github 深度學習模型
- 應用比理論更重要
- 有可衍生出價值數十億美元的創業公司新的大想法
- python 制勝
No.2 Cann YeLun
Neta 深度學習先驅，Facebook 首席人工智能科學家、紐約大學教授 Yann LeCun。LeCun 本人還在 Twitter 上轉發了這張圖：The four kinds of (young) deep learners. 你們都太年輕……
- 目前在學界讀碩士/博士
- 下周又要發表一篇關于 GAN 的論文
- 渴望到谷歌大腦、OpenAI、FAIR、DeepMind 等業界實驗室工作
- 雖然喜歡 PyTorch，但被強迫會使用 TensorFlow
- 認為 CNN 是革命性的創造
- 讨厭做資料清潔
- 在團隊中把 GPU 占為己有
No.3 Nandrew Ang
Neta 深度學習先驅，斯坦福大學教授，前百度首席科學家吳恩達（Andrew Ng）。吳恩達緻力于人工智能的教育，他還是 Deeplearning.ai、Landing.ai 和 AI Fund 三家公司的創始人。
- 鼓吹深度學習是新電力
- 炫耀自己的英偉達 GTX 1080TI
- 空閑時間想要建立自動駕駛汽車
- 學習了吳恩達所有的課程
- 因巨額收入離開學界轉入産業界
- 有 GCP、IBM Watson、Azure、AWS、flyodhub、paperspace 賬号
No.4 Lei Lei Fi
Neta 斯坦福大學教授，ImageNet 發起者，谷歌雲機器學習與人工智能首席科學家李飛飛（Fei-Fei Li），人工智能領域最著名的女性科學家。
- 喜歡 R 但團隊大部分人用 python
- 擁有計算機科學/統計/數學/AI 方向的博士學位
- 能在論文中手動做反向傳播，并在 Matlab 上寫成代碼
- 認為忽視深度學習數學的人都不是真正的資料科學家
- 一年參加 99 場會議
- 論文被 NIPS 接收
當然，四大天王通常有五個（誤）。熱心網友還指出了其他幾種類型的存在。其中包括 Mary Garcus（Neta 紐約大學教授 Gary Marcus）：此類人代指一部分在讀博士，其認為反向傳播已經日薄西山，而深度學習已經碰壁。
有人又說，是以，如果把人工智能人群按照 DND（龍與地下城）坐标系分為九類的話：
在略微思考一番後，小編現在自認為目前還處在 Riraj Saval 階段。
不過我們至少比某位前州長更進一步了：
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