【导读】斯坦福大学Edward Chang副教授的CS372N课程《人工智能疾病诊断与信息推荐应用》2022季3月28号开始了!众多想学习人工智能前沿算法的同学,可不能错过!
地址:
http://infolab.stanford.edu/~echang/cs372/cs372-syllabus.html
人工智能,特别是深度学习,是过去十年中最具变革性的技术之一。人工智能在一些计算机视觉和自然语言处理任务上已经超过了人类。然而,我们仍然面临一些限制和障碍,这些限制和障碍导致了50年前第一波人工智能热潮的终结。本课程将首先回顾和揭示一些广泛应用的人工智能算法的局限性(如对训练和测试数据的iid假设、大量的训练数据需求、缺乏可解释性),包括卷积神经网络(convolutional neural networks, cnn)、transformer、reinforcement learning、和生成对抗网络(GANs)。为了解决这些限制,我们将探讨包括迁移学习以弥补数据稀缺、知识引导的多模态学习以改善数据多样性、非分布泛化、子空间学习以实现可解释性、隐私保护数据管理等主题。(2022年版计划涵盖意识建模。) 本课程将以讲座和专题课程相结合的方式讲授。关于特定AI应用(如癌症/抑郁症诊断和治疗)的讲座将邀请来自学术界和工业界的特邀演讲者。学生将被分配在一个与他们的研究领域(例如,CS,医学和数据科学)相关的学期项目上工作。项目可能包括进行文献调查,形成想法,并实施这些想法。欢迎学生制定一个项目,利用自己的研究生研究。