【Gilles Louppe Spring 2019硬核课程推荐】深度学习：Deep Learning，附639页ppt

课程名称： 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：

• 机器学习基础
• 神经网络
• 卷积神经网络
• 训练神经网络
• 递归神经网路
• 自动编码器和生成模型
• 生成式对抗网络
• 不确定性
• 对抗性攻击与防御

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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