鲁斯兰·萨拉胡特迪诺夫（俄语：Руслан Салахутдинов；约1980年出生）是一位乌兹别克斯坦研究员，工作于人工智能领域。他专攻深度学习、概率图模型和大规模优化。他是卡内基梅隆大学的计算机科学教授，并以对深度信念网络和贝叶斯程序学习的贡献而闻名。
早年生活与教育
萨拉胡特迪诺夫约于1980年出生。他早年教育的细节未被广泛记载。他在计算机科学领域攻读研究生，其博士导师是杰弗里·辛顿。萨拉胡特迪诺夫在2004年曾考虑放弃人工智能领域，但在辛顿邀请他参与一个专注于训练人工神经网络新方法的项目后改变了主意，辛顿将这种方法称为“深度信念网络”。这项研究对深度学习领域产生了重大影响。他于2009年获得博士学位。
研究贡献
萨拉胡特迪诺夫的研究集中于机器学习方法，特别是在无监督和生成模型方面。他在深度信念网络上的工作帮助在2000年代中期重新激发了人们对神经网络的兴趣，当时这类方法并不那么突出。他以开发贝叶斯程序学习而闻名，这是一个通过组合概率程序实现从少量示例中学习的框架。这项工作对手写识别和视觉概念学习等领域具有意义。
自2009年以来，他至少发表了42篇关于机器学习的论文。他的出版物通常涉及概率图模型（将图论与概率相结合以表示复杂依赖关系）以及用于训练深度模型的大规模优化技术。他还为大型语言模型及其底层架构的研究做出了贡献，尽管他的主要重点仍在于基础学习算法。
学术生涯
萨拉胡特迪诺夫加入了卡内基梅隆大学的教职，担任计算机科学教授。在卡内基梅隆大学，他领导研究小组并指导研究生，为该校作为人工智能研究中心的声誉做出了贡献。他的教学和指导影响了深度学习及相关领域的一代研究者。
除了学术角色外，萨拉胡特迪诺夫还曾是加拿大高级研究所（CIFAR）的研究员。该奖学金支持跨学科和跨机构的合作研究，反映了他在国际人工智能界的地位。
行业角色
萨拉胡特迪诺夫于2016年加入苹果，担任其人工智能研究总监。在任期间，他帮助建立并指导了公司的人工智能研究工作，专注于在企业环境中推进深度学习技术。他于2020年离开苹果，返回卡内基梅隆大学，恢复全职学术职位。
2023年6月，萨拉胡特迪诺夫加入Felix Smart公司，该公司利用人工智能照料植物和动物，担任董事会董事。这一角色反映了他对将机器学习应用于传统计算领域之外的实际现实问题的兴趣。
奖项与认可
萨拉胡特迪诺夫是CIFAR研究员，这一荣誉认可了人工智能及相关领域的领先研究者。他的工作被广泛引用，他被视为现代深度学习复兴的关键人物。虽然具体的额外奖项未被公开编目，但他的影响力通过其发表记录和与辛顿等知名研究者的合作显而易见。
影响与遗产
萨拉胡特迪诺夫与辛顿共同开发的深度信念网络早期工作，常被视为2010年代深度学习革命的先驱。他的贝叶斯程序学习研究启发了后续在生成式人工智能和少样本学习方面的工作。在卡内基梅隆大学，他继续通过研究和教学塑造该领域，弥合理论基础与实际应用之间的差距。
他的职业轨迹，，从几乎放弃人工智能到学术领导力和行业角色，，说明了该领域的动态特性。截至2020年代中期，他仍活跃于研究，为概率建模和优化等领域做出贡献，这些领域支撑着许多现代人工智能系统。
精选出版物
萨拉胡特迪诺夫的出版物涵盖深度生成模型、表示学习和优化算法等主题。 notable作品包括关于深度信念网络、贝叶斯程序学习和可扩展推断方法的论文。他的研究出现在主要会议和期刊上，包括麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室和斯坦福人工智能实验室社区的相关场合，尽管他的主要机构隶属关系是多伦多大学（他曾就读于此）和卡内基梅隆大学。
外部链接与参考文献
官方网站和出版物列表可通过学术数据库获取。他的谷歌学术档案记录了他的引用影响，鉴于其贡献的基础性，这一影响相当可观。进一步的传记细节有限，但他的职业轨迹通过大学和行业公告得到了充分记录。