【DeepMind硬核课】深度学习计算机视觉前沿进展，附124页ppt

【导读】DeepMind开设了一系列深度学习课程。本次课讲述了深度学习计算机视觉。

继上一讲之后，DeepMind研究科学家Viorica Patraucean介绍了图像分类之外的经典计算机视觉任务(目标检测、语义分割、光流估计)，并描述了每种任务的最新模型以及标准基准。她讨论了视频处理任务的类似模型，如动作识别、跟踪和相关挑战。她特别提到了最近提高视频处理效率的工作，包括使用强化学习的元素。接下来，她介绍了单模态和多模态(vision+audio, visio+language)自监督学习的各种设置，在这些设置中，大规模学习是有益的。最后，Viorica讨论了视觉中的开放问题，以及计算机视觉研究在构建智能代理这一更广泛目标中的作用。

关于讲座系列：

深度学习讲座系列是DeepMind与UCL人工智能中心之间的合作。在过去的十年中，深度学习已发展成为领先的人工智能范例，使我们能够以前所未有的准确性和规模从原始数据中学习复杂的功能。深度学习已应用于对象识别，语音识别，语音合成，预测，科学计算，控制等问题。由此产生的应用程序触及我们在医疗保健和医学研究，人机交互，通信，运输，保护，制造以及人类努力的许多其他领域中的所有生活。认识到这一巨大影响，深度学习的先驱获得了2019年图灵奖，这是计算机领域的最高荣誉。

在本系列讲座中，来自领先的AI研究实验室DeepMind的研究科学家针对深度学习中的一系列令人兴奋的主题进行了12次讲座，内容涵盖了通过围绕记忆，注意力和生成建模的先进思想来训练神经网络的基础知识，以及重要的 负责任的创新主题。

深度学习计算机视觉进展

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