机器学习暑期学校(MLSS)系列开始于2002年,致力于传播统计机器学习和推理的现代方法。今年因新冠疫情在线举行,从6月28号到7月10号讲述了众多机器学习主题。本文推荐来自深度学习大佬Yoshua Bengio 教授讲 述《深度学习教程》,104页ppt系统性讲述了深度学习基础知识和最新进展,非常干货。
Yoshua Bengio
Yoshua Bengio,蒙特利尔大学教授。Bengio 教授凭《Learning Deep Architectures for AI》、《A neural probabilistic language model》两篇经典之作在内的 300 多篇论文,对深度学习的发展起到了巨大的推动作用,他与 Geoff Hinton、Yann LeCun 两位一起造就了 2006 年始的深度学习复兴,并称深度学习三巨头。Yoshua Bengio 教授于 2017 年获得加拿大总督功勋奖。
Bengio 教授研究人工智能的动力就是发掘它的潜能,而不是对它的恐惧。他的研究成果不仅是如今 AI 热浪的基石,也是加拿大在人工智能时代占据一席领导者位置的重要原因。「要让电脑能像人类那样思考,或者起码能像人类那样理解世界,我们现在离那一步还太远」,Bengio 教授说,「但是人工智能现在的发展已经足以对经济和人类的福祉产生巨大的影响。」
深度学习指的是用计算机模拟神经元网络,以此逐渐“学会”各种任务的过程,比如识别图像、理解语音甚或是自己做决策。这项技术的基础是所谓的“人工神经网络”,它是现代人工智能的核心元素。人工神经网络和真实的大脑神经元工作方式并不完全一致,事实上它的理论基础只是普通的数学原理。但是经过训练后的人工神经网络却可以完成很多任务,比如识别照片中的人物和物体,或是在几种主要语言之间互相翻译等等。
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