课程名称: Deep Learning

课程地址: https://github.com/glouppe/info8010-deep-learning

课程简介: 深度机器学习的最新发展使视觉识别、语音和文本理解或自主智能体系统取得了前所未有的巨大进步。在此背景下,本课程将深入探讨深度学习架构的细节,重点是学习这些任务的端到端模型。学生将学习实施、训练和调试自己的神经网络,并对该领域的前沿研究有详细的了解。该课程还将介绍推理方法的最新创新,包括微分推理、对抗性训练和贝叶斯深度学习。

课程大纲: 引言 机器学习基础 多层感知器 自动微分 训练神经网络 卷积神经网络 计算机视觉 递归神经网路 注意力机制与Transformer 生成式对抗网络 不确定性 深度强化学习

你讲学习到:

  • 在本课程结束时,您将获得一个坚实和详细的深度学习领域的理解
  • 您将学习如何为广泛的高级概率推理任务设计深度神经网络,以及如何训练它们。
  • 这些在课程中看到的模型适用于各种各样的人工智能问题,在工程和科学中有很多应用。

讲师介绍: Gilles Louppe是比利时列日大学人工智能和深度学习的副教授。他曾是纽约大学物理系和数据科学中心的博士后助理,与欧洲核子研究中心的阿特拉斯实验关系密切。他的研究处于机器学习、人工智能和物理科学的交叉点上,他目前的研究兴趣包括使用和设计新的机器学习算法,以新的和变革性的方式处理来自基础科学的数据驱动的问题。个人官网:http://www.montefiore.ulg.ac.be/~glouppe

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