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标题:
Bengio亲身授课,英国皇家院士参与,这份机器学习收费课别错过
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作者:
地锦草№ㄦ
时间:
2020-7-3 13:37
标题:
Bengio亲身授课,英国皇家院士参与,这份机器学习收费课别错过
萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
33个诺贝尔奖、几百万欧元经费、只收博士……这个充满了奥秘颜色学术氛围的研讨所,便是德国马克斯·普朗克研讨所,简称
马普所
。
而就在这几天,这间注重基础科研的研讨所开启了收费暑期
机器学习基础线上课
,从机器学习入门到实际一课通。
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听众来自各地,也能看到中国的冤家
不只要图灵奖获得者Yoshua Bengio亲身授课,还有来自英国皇家学院的院士Peter Dayan参与。
教授们多来自牛津、剑桥、伯克利等名校,其中获得过历年IEEE、ISMP、CVPR、ICML、NIPS、ACM等最佳论文奖的不计其数。
目前为期10天的线上直播课程已正式末尾,错过直播也别担心,教学视频可以随时回放。(文末附回放链接哦)
有点心动?
来疾速了解一下课程内容。
次要课程引见
自2002年起,马普所就末尾展开暑期机器学习课程,旨在为想要入门机器学习的从业者或先生打下扎实的实际基础,并疾速上手实际。
18年来,每年的授课教师都不一样,课程内容也紧跟行业潮流。
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时讲时新的PPT内容,紧随前沿知识
马普所从机器学习各范畴中挑选前沿人才,并根据他们的研讨阅历来安排课程内容。
课程中所触及的编程言语以
Python
为主,想要入门的小伙伴需求有一定的Python基础,同时也需求熟习线代、概率论及统计等数学知识。
次要课程内容如下:
深度学习
深度学习,机器学习下的一个研讨分支,近年来随着人工智能行业兴起,深度学习也末尾进入大众视野。与特征工程不同,深度学习完全由神经网络自主学习特征。
讲师Yoshua Bengio,图灵奖获得者,主攻深度学习方向的研讨。
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Yoshua Bengio
最优化算法
最优化是机器学习下的深度学习中的一种重要算法,广为大众所熟知的
梯度下降法
便属于最优化算法的一种。
如何经过训练神经网络,让损失函数最小化?最优化算法便努力于处理这个成绩。
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Francis Bach
讲师Francis Bach是来自伯克利大学的博士,目前指导团队停止机器学习的研讨,包括最优化算法、有/无监督学习等。
因果推断
在常用机器学习算法中,关注的是特征之间的相关性,但通常无法判别特征之间的因果关系。但是人们多数状况下在做决策与判别时,会用到因果性。
合理运用因果性,对于验证、决策等行为都会有所协助。
讲师Bernhard Schölkopf和Stefan Bauer是来自马普所的专业研讨人员,次要研讨方向为实证推论、归纳推理等。
几何深度学习
随着深度学习的发展,深度学习算法已不局限在传统的图像、声响、文本等数据,也末尾面向更普通的几何对象如网络、空间点云、曲面等运用,便有了几何深度学习。
讲师Michael Bronstein,几何深度学习方向领军人,任斯坦福、哈佛和麻省理工学院的客座教授。
计算神经迷信
计算神经迷信,采用数学分析和计算机模拟,在不同程度上对神经系统停止模拟和研讨。简而言之,就是经过研讨人脑和神经系统的构造,了解其工作原理,从而更好地完善机器学习实际。
讲师Peter Dayan,马普所的研讨导师,目前专注于计算神经迷信的研讨方向。
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Peter Dayan,英国皇家院士
除此之外,课程内容还触及机器学习中的学习实际、博弈论、核方法、公平性、贝叶斯预测、强化学习、元学习及机器学习在医疗范畴方向的运用,可以说是从实际到实际一应俱全。
进度安排表
由于马普所地理地位在德国,德国工夫比北京工夫
晚6小时
,所以部分课程的直播工夫会在国内深夜(热爱学习,无惧秃头)。
下面是课程进度安排表,对某些课时感兴味的小伙伴,可以选择教学视频、或观看教学PPT学习。
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课程链接
http://mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html
— 完 —
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作者:
战神冯子云
时间:
2020-7-3 19:30
加油!不要理那些键盘侠!
作者:
冰莫凝
时间:
2020-7-4 18:42
无论是不是沙发都得回复下
作者:
正气存内
时间:
2020-7-5 14:55
好,很好,非常好!
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