Deep Learning
https://github.com/glouppe/info8010-deep-learning#info8010---deep-learningGilles Louppe是比利時(shí)列日大學(xué)人工智能和深度學(xué)習(xí)的副教授。他曾是紐約大學(xué)物理系和數(shù)據(jù)科學(xué)中心的博士后助理,與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實(shí)驗(yàn)關(guān)系密切。他的研究處于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和物理科學(xué)的交叉點(diǎn)上,他目前的研究興趣包括使用和設(shè)計(jì)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以新的和變革性的方式處理來(lái)自基礎(chǔ)科學(xué)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題。http://www.montefiore.ulg.ac.be/~glouppe

深度機(jī)器學(xué)習(xí)的最新發(fā)展使視覺(jué)識(shí)別、語(yǔ)音和文本理解或自主智能體系統(tǒng)取得了前所未有的巨大進(jìn)步。在此背景下,本課程將深入探討深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的細(xì)節(jié),重點(diǎn)是學(xué)習(xí)這些任務(wù)的端到端模型。學(xué)生將學(xué)習(xí)實(shí)施、訓(xùn)練和調(diào)試自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)該領(lǐng)域的前沿研究有詳細(xì)的了解。該課程還將介紹推理方法的最新創(chuàng)新,包括微分推理、對(duì)抗性訓(xùn)練和貝葉斯深度學(xué)習(xí)。

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