Дойна Прекап — румынский исследователь, в настоящее время проживающий в Монреале, Канада. Она специализируется на искусственном интеллекте (ИИ). Прекап является заместителем декана по исследованиям на факультете естественных наук Университета Макгилла , исследовательской кафедры Канады в области машинного обучения, а также старшим научным сотрудником Канадского института перспективных исследований . Она также возглавляет монреальский офис Deepmind . [1] [2]
Прекап сказала, что в юном возрасте ее привлекла область искусственного интеллекта из-за ее интереса к научной фантастике, где роботы часто изображаются полезными и доброжелательными. Ее мать была университетским профессором компьютерных наук в Румынии. [3] [4] [5]
В 1994 году она получила степень бакалавра компьютерных наук и инженерии (с отличием) в Техническом университете Клуж-Напока , а в 1995 году — степень магистра наук. В 1995 году она уехала из Румынии по стипендии Фулбрайта, чтобы продолжить обучение в Университет Массачусетса в Амхерсте , где она получила степень магистра в 1997 году и докторскую степень в 2000 году. [1] [6]
Несколько женщин в семье Прекап сделали успешную карьеру в науке, и научную программу в ее средней школе в Румынии посещали девочки. Она узнала о гендерном дисбалансе в науке и технике только тогда, когда переехала в Северную Америку. [3] [5] Она решила принять участие в исправлении этой ситуации и делает это в качестве соучредителя и советника AI4Good Lab, организации, цель которой — привлечь больше женщин к обучению и работе в области искусственного интеллекта. [7] [8]
Прекап был принят на работу в качестве доцента в Школу компьютерных наук Университета Макгилла в 2000 году и с тех пор живет в районе Монреаля. [1] [6]
В 2017 году Прекап был назначен руководителем монреальского офиса компании Deepmind, занимающейся искусственным интеллектом, которая принадлежит Google. Она преподает в McGill, одновременно проводя фундаментальные исследования в области обучения с подкреплением в Deepmind, работая, в частности, над приложениями ИИ в областях, имеющих социальное значение, таких как здравоохранение (например, медицинская визуализация). Ее интересует машинное принятие решений в ситуациях с высокой степенью неопределенности. [9] [2] [5]