Heavy | Berkeley'in "Derin Denetimsiz Öğrenme" dersi bugün başlıyor! İki dilli altyazılar yalnızca çevrimiçidir!
AI Araştırma Enstitüsü resmi olarak yetkilendirildi, Berkeley CS 294-158 "Derin Denetimsiz Öğrenme" Çince ve İngilizce altyazılı Versiyon, uzun süre bekledikten sonra nihayet bugün yayında! ~
Önce bir göz atalım--
İlk ders
Kurs programına genel bakış
Uygulamalı video yaklaşık 6 dakikadır
Çeviri | Zhang Meixuan Han Xu Altyazılar | Sos Fanı Armut
İzledikten sonra yeterince eğlenceli değil mi?
Resmi çalışma grubuna katılmak için lütfen aşağıdaki QR kodunu tarayın
Videonun tamamını izlemek için
Altyazıları yanıtlayın (WeChat: leiphonefansub)
Ve kurs grubuna katıldığınızın bir ekran görüntüsü
Sizi WeChat grup sohbetine çekeceğiz
Beni eklerken "denetimsiz grup ekle" olarak işaretle ~
Çevirmen alımı : Bu kurs için çeviri gönüllüleri sürekli olarak işe alıyor. İlgileniyorsanız, kendi önerdiği altyazı çeviri çalışmasına kaydolmak için altyazı ustasıyla iletişime geçebilirsiniz. Lütfen dikkat: denetimsiz çeviri için kaydolun ~
Zengin kurs içeriği
Bu kurs, derin öğrenmede ek açıklamalı veri gerektirmeyen iki alanı kapsayacaktır: Derin üretken model ile Kendi kendini denetleyen öğrenme . Üretken modellerdeki en son gelişmeler, doğal görüntüler, ses dalga biçimleri ve metin corpora gibi yüksek boyutlu ham verileri modellemeyi mümkün kılar. Kendi kendine denetimli öğrenmedeki gelişmeler, denetimli temsil öğrenimi ile denetimsiz temsil öğrenimi arasındaki boşluğu kapatmaya başlamıştır.Bu ders, bu konuların teorik temellerini ve yeni uygulamalarını kapsayacaktır.
Tez, GAN, VAE, gürültü azaltma, otoregresyon, pekiştirmeli öğrenme, kendi kendine denetimli öğrenmeyi vb. İçerir. Kursun tamamlanması 15 hafta sürmüştür.
Kursun resmi web sitesi: https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home
Profesyonel öğretim görevlisi kadrosu
Pieter Abbeel, California Üniversitesi, Berkeley'de profesör, Robot Öğrenme Laboratuvarı direktörü ve Berkeley Yapay Zeka Araştırma (BAIR) Laboratuvarı eş yöneticisi.
Pieter Abbeel, robotik ve pekiştirmeli öğrenmede liderdir. Pieter Abbeel, doktorasını 2008 yılında Stanford Üniversitesi'nden almıştır. Baidu'nun eski baş bilim adamı Andrew Ng ile eğitimini tamamladıktan sonra UC Berkeley'de öğretmenlik yapmıştır.
Pieter Abbeel, 2016'dan 2017'ye kadar Open AI'ya araştırma bilimcisi olarak katıldı. Şimdi bir Açık Yapay Zeka danışmanı.
Pieter Abbeel aynı zamanda iki yapay zeka şirketinin, Gradescope ve covariant.ai'nin kurucusudur.
Pieter Abbeel'in araştırması, robotların insanlardan nasıl öğreneceği (çırak öğrenimi), robotların kendi deneme yanılma süreçleri (pekiştirmeli öğrenme) yoluyla nasıl öğrenecekleri ve öğrenmeyi öğrenme (meta-öğrenme) süreci aracılığıyla becerilerin nasıl hızlandırılacağı üzerine odaklanmaktadır. Elde edin. Geliştirdiği robot, gelişmiş helikopter akrobasi, düğüm atma, temel montaj, giysi katlama, hareket ve görüş tabanlı robot operasyonlarını öğrenmiştir.
Diğer üç öğretim asistanı Peter Chen, Rocky Duan ve Tianhao Zhang şu anda Berkeley'de doktora öğrencisi.
Ön koşullar:
Olasılık, optimizasyon ve derin öğrenmede zengin deneyim.
Kurs ekran görüntüsü
Çok heyecanlı mı? AI Araştırma Kulübüne katılın CS294-158 Derin Denetimsiz Öğrenme Grubu Tam videoyu izleyebilir, ünlü okulların kurslarını her zaman ve her yerde izleyebilir ve birçok öğrenciyle tanışabilirsiniz! Notları paylaşın!
Ders içeriği:
1. hafta
Ders 1a: Kurs Düzenlemesi
Ders 1b: Kursun motivasyonu
Ders 1c: Olasılığa dayalı model Bölüm I: Otoregresif model
Hafta 2
Ders 2a: Olasılığa dayalı model Bölüm I: Otoregresif model (ctd)
Ders 2b: Kayıpsız Sıkıştırma
Ders 2c: Olasılığa dayalı model Bölüm II: Akış modeli
3. Hafta
Ders 3a: Olasılığa dayalı model Bölüm II: Akış modeli (ctd)
Ders 3b: Gizli Değişken Modeli
4. hafta
Ders 4a: Gizli Değişken Modeli (ctd) (3. haftadaki ppt ile aynı)
Ders 4b: Bit Kodlama / Bit Ters Kodlama
5. hafta
Ders 5: Örtülü Model / Üretken Tartışmalı Ağ
6. hafta
Ders 6: Üretken Olmayan Temsil Öğrenme
7. Hafta
Ders 7a: Üretken Olmayan Temsil Öğrenimi (ctd)
Ders 7b: Yarı denetimli öğrenme
8. hafta
Ders 8: Temsili öğrenme + diğer problemler
9. hafta
Ders 9a: Denetimsiz dağıtım hizalaması
Ders 9b: Konuk Ders: Ilya Sutskever
10. hafta
Ders 10a: Denetlenmeyen tahsis hizalaması (ctd)
Ders 10b: Konuk Ders: Durk Kingma
11. hafta
Ders 11: Dil Modeli (Alec Radford)
12. hafta
Ders 12a: Denetimsiz Temsil Öğrenme
Ders 12b: Konuk Ders Alyosha Efros
13. hafta
Ders 13a: Belirlenecek (TBD)
Ders 13b: Konuk Ders Aaron van den Oord
14. hafta
Ders yok
15. hafta
Nihai proje raporu
Çok heyecanlı mı? AI Araştırma Kulübüne katılın CS294-158 Derin Denetimsiz Öğrenme Grubu Tam videoyu izleyebilir, ünlü okulların kurslarını her zaman ve her yerde izleyebilir ve birçok öğrenciyle tanışabilirsiniz! Notları paylaşın!
AI Araştırma Kulübü Grubuna Giriş
"Grup" işlevi başlatıldıktan sonra, AI Araştırma Enstitüsü, grup üyelerini video dersleri öğrenmeye teşvik etmek için bir dizi teşvik programı başlattı. Aktif öğrenciler ayrıca AI Araştırma Enstitüsü tarafından sağlanan ayni avantajlardan yararlanacak ve hatta yurt içi ve yurt dışı zirvelerde öğrenme fırsatlarına katılacak. Oh! Acele edin ve "AI Çalışma Grubu" uygulamasını "Uygulamam" a ekleyin!
İlgili kurslar
Bu kursa ek olarak, AI Araştırma Enstitüsü, AI'yı sevenler için yabancı kurumlarda aşağıdaki klasik AI mutlaka görülmesi gereken kursları da sunmaktadır:
-
CS231n 2017 resmi olarak bugün başlıyor! İki dilli altyazı versiyonu yalnızca çevrimiçidir!
-
NLP alanında C düzeyinde kurs! Stanford CS224d Çince ve İngilizce altyazılı versiyonu piyasaya sürüldü
-
Özel | CMU 2018 Güz "Derin Öğrenmeye Giriş" Çince altyazılı bugün yayında!
-
Heavy | İlk yapay zeka koleji CMU'nun "Neural Network NLP" sınıfı, Çince ve İngilizce altyazılı olarak yalnızca çevrim içi!
-
Heavy | CS 2942018 bugün başlıyor! İki dilli altyazılar yalnızca çevrimiçidir!
Bu kursun resmi PPT eğitim yazılımı materyallerini indirmek ve AI Research Society Resmi Hesabı'nın (okweiwu) arka planında yanıtlamak istiyorum " Denetimsiz eğitim yazılımı "Tamamen ücretsiz bir indirme bağlantısı alabilirsiniz! Leifeng.com Leifeng.com Leifeng.com
