「课程资源分享」19年MLSS暑期机器学习系列课程

【导读】MLSS(Machine Learning Summer School) 暑期机器学习课程是一项历史悠久的机器学习课程了，最早始于2002年，致力于推广统计机器学习、深度学习及其应用。MLSS是一个为期12天的讲座式课程，今年的MLSS在伦敦召开。讲座嘉宾来自：DeepMind，斯坦福，MIT，帝国理工等等；讲座内容涵盖机器学习和深度学习的各个方面，一起来看看吧。

课程官网：

https://sites.google.com/view/mlss-2019

【课程及其讲师】

• deep_learning(深度学习): Kevin Webster(帝国理工), Pierre Richemond(帝国理工), Kai Arulkumaran(帝国理工)

• optimisation(最优化): John Duchi(斯坦福)

• variational_inference(变分推断): Shakir Mohamed(DeepMind)

• reinforcement_learning(强化学习): Katja Hofmann(微软研究院)

• gaussian_processes(高斯过程): James Hensman(PROWLER.io)

• kernels(核方法): Lorenzo Rosasco(MIT)

• mcmc(马尔科夫链蒙特卡罗): Michael Betancourt(Symplectomorphic)

• approximate_bayesian_computation(近似贝叶斯计算): Sarah Filippi(帝国理工)

• speech_processing(语音处理): Karen Livescu(丰田技术研究院)

• ml_in_comp_biology(计算生物学中的机器学习): Barbara Engelhardt(普林斯顿大学)

• fairness(公平性): Timnit Gebru(Google)

• interpretability(可解释性): Sanmi Koyejo(Google)

• learning_theory(学习理论): Samory Kpotufe(哥伦比亚大学)

• submodular(子模性): Stefanie Jegelka(MIT)

【部分PPT】

• deep_learning(深度学习): Kevin Webster(帝国理工), Pierre Richemond(帝国理工), Kai Arulkumaran(帝国理工)
  

• optimisation(最优化): John Duchi(斯坦福)

  
  

• variational_inference(变分推断): Shakir Mohamed(DeepMind)

• reinforcement_learning(强化学习): Katja Hofmann(微软研究院)

• gaussian_processes(高斯过程): James Hensman(PROWLER.io)

  
  

• kernels(核方法): Lorenzo Rosasco(MIT)

• mcmc(马尔科夫链蒙特卡罗): Michael Betancourt(Symplectomorphic)

• approximate_bayesian_computation(近似贝叶斯计算): Sarah Filippi(帝国理工)

• speech_processing(语音处理): Karen Livescu(丰田技术研究院)

• ml_in_comp_biology(计算生物学中的机器学习): Barbara Engelhardt(普林斯顿大学)

• fairness(公平性): Timnit Gebru(Google)

• interpretability(可解释性): Sanmi Koyejo(Google)

• learning_theory(学习理论): Samory Kpotufe(哥伦比亚大学)

• submodular(子模性): Stefanie Jegelka(MIT)

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• 后台回复“MLSS2019” 就可以获取上述所有PPT下载链接~

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