亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

標準機器學習方法簡介。允許您找到適合您的應用程序的問題/方法。為更深入的學習提供必要的詞匯和工具。促進ML的良好實踐、解釋和重現性。

在人工智能、統計學、計算機系統、計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等許多領域中，許多問題都可以被視為從局部信息中尋找一致的全局結論。概率圖模型框架為這一范圍廣泛的問題提供了一個統一的視圖，能夠在具有大量屬性和巨大數據集的問題中進行有效的推理、決策和學習。這門研究生水平的課程將為您在復雜問題中運用圖模型中解決核心研究主題提供堅實的基礎。本課程將涵蓋三個方面: 核心表示，包括貝葉斯網絡和馬爾科夫網絡，以及動態貝葉斯網絡;概率推理算法，包括精確和近似; 以及圖模型的參數和結構的學習方法。進入這門課程的學生應該預先具備概率、統計學和算法的工作知識，盡管這門課程的設計是為了讓有較強數學背景的學生趕上并充分參與。希望通過本課程的學習，學生能夠獲得足夠的實際應用的多變量概率建模和推理的工作知識，能夠用通用模型在自己的領域內制定和解決廣泛的問題。并且可以自己進入更專業的技術文獻。

人工智能是一門研究生（高年級本科生可選）專業基礎課程，旨在講授人工智能的基本理論、方法和技術，并落實到算法，主要內容包括：智能體，搜索算法，約束滿足問題，邏輯智能體，自動推理，自動規劃，知識表示，不確定知識和推理， 決策，機器學習，自然語言理解，機器人等。授課內容參見講義。參考資料選自國際優秀教材和重要文獻。

//www.math.pku.edu.cn/teachers/linzq/teaching/ai/ai.html

人工智能　

1 引論

1.1  AI

1.2  基礎

1.3  歷史

1.4  現狀

1.5  爭論

2 智能體

2.1 智能體

2.2 智能程序

2.3 理性

2.4 環境

2.5 智能體結構

2.6 多智能體

3 搜索算法

3.1 問題求解主體

3.2 基本搜索算法

3.3 啟發式搜索

3.4 局部搜索

3.5 在線搜索

3.6 對抗搜索

3.7 元搜索

4 約束滿足問題

4.1  約束滿足問題

4.2  約束傳播

4.3  回溯搜索

4.4  局部搜索

4.5  結構與分解

5 邏輯智能體

5.1 知識智能體

5.2 命題邏輯

5.3 可滿足性問題

5.4 一階邏輯

5.5 AI的邏輯基礎

6 自動推理

6.1 自動定理證明

6.2 前向和反向推理

6.3 歸結

6.4 模型檢測

7 自動規劃

7.1  規劃智能體

7.2  經典規劃

7.3  分層規劃

7.4  情態演算

7.5  偏序規劃

7.6  非經典規劃

7.7  排程

8 知識表示

8.1  知識

8.2  本體

8.3  產生式系統

8.4  定性物理

8.5  結構描述

8.6  框架與語義網

8.7  語義Web

8.8  知識圖譜

8.9  知識嵌入

8.10  變化

8.11  解釋與診斷

8.12  心智狀態

8.13  常識   

9 不確定知識和推理

9.1  不確定性

9.2  概率

9.3  貝葉斯網絡

9.4  概率推理

9.5  動態貝葉斯網絡

9.6  因果推理

9.7  概率程序設計

9.8  概率邏輯

10 決策

10.1 決策智能體

10.2 優先性

10.3 效用

10.4 決策網

10.5 序列決策

10.6 多智能體系統

10.7 博弈論

11 機器學習

11.1 學習智能體

11.2 歸納學習

11.3 深度學習

11.4 統計學習

11.5 強化學習

11.6 遷移學習

11.7 集成學習

11.8 聯邦學習

11.9 解釋學習

11.10 計算學習理論

12 自然語言理解

12.1 語言

12.2 語法

12.3 語義

12.4 語言模型

12.5 神經語言系統

12.6 自然語言任務

12.7 對話 AI

13 機器人

13.1 機器人

13.2 計算機視覺

13.3 機器人感知

13.4 運動規劃

13.5 控制器

13.6 智能汽車

14 人工智能哲學

14.1  AI 哲學

14.2  弱 AI

14.3  強 AI 

14.4  倫理

14.5  AI 的未來

機器學習涉及的是通過經驗自動提高其性能的計算機程序(例如，學習人臉識別，推薦音樂和電影，以及驅動自主機器人的程序)。本課程從多種角度涵蓋了機器學習的理論和實際算法。我們涵蓋了貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習等主題。課程涵蓋的理論概念如歸納偏差，PAC學習框架，貝葉斯學習方法，基于邊際的學習，和奧卡姆剃刀。編程作業包括各種學習算法的動手實驗。本課程旨在為研究生提供機器學習研究人員所需要的方法論、技術、數學和算法的全面基礎知識。

學習成果: 課程結束時，學生應能夠:

實現并分析現有的學習算法，包括為分類、回歸、結構預測、聚類和表示學習而充分研究的方法 將實際機器學習的多個方面集成到一個系統中:數據預處理、學習、正則化和模型選擇 描述學習模型和算法的形式屬性，并解釋這些結果的實際含義 比較和對比不同的學習范式(監督的、非監督的，等等) 設計實驗評估和比較不同的機器學習技術在現實世界的問題 運用概率論、統計學、微積分、線性代數和最優化來開發新的預測模型或學習方法 給出一種ML技術的描述，分析它，確定(1)形式主義的表達能力;(2)算法中隱含的歸納偏差;(3)搜索空間

參考書籍：

Machine Learning, Tom Mitchell. Machine Learning: a Probabilistic Perspective, Kevin Murphy. Full online access is free through CMU’s library – for the second link, you must be on CMU’s network or VPN. A Course in Machine Learning, Hal Daumé III. Online only.

目錄內容： Classification & Regression Linear Models 深度學習 強化學習 生成模型 概率圖模型 學習理論 學習方式

本課程深入介紹機器學習中的數學理論、算法和核方法的應用。該課程是為研究生開設的，由Julien Mairal和Jean-Philippe Vert于2021年教授，是巴黎高等師范學院“數學、計算機視覺和機器學習”碩士課程的一部分。

//members.cbio.mines-paristech.fr/~jvert/svn/kernelcourse/course/2021mva/index.html

機器學習在現實世界應用中的許多問題可以被形式化為經典的統計問題，例如模式識別、回歸或降維，但要注意的是數據通常不是數字的向量。例如，計算生物學中的蛋白質序列和結構、web挖掘中的文本和XML文檔、圖像處理中的分割圖像、語音識別和金融中的時間序列，都具有包含統計問題相關信息但難以編碼為有限維向量表示的特定結構。

內核方法是一類非常適合于此類問題的算法。實際上，它們將最初為向量設計的許多統計方法的適用性擴展到了幾乎任何類型的數據，而不需要對數據進行明確的向量化。向非向量擴展的代價是需要在對象之間定義一個所謂的正定核函數，形式上相當于數據的隱式向量化。近年來，各種對象內核設計的“藝術”取得了重要的進展，產生了許多最先進的算法，并在許多領域獲得了成功的應用。

本課程的目的是介紹核方法的數學基礎，以及到目前為止在核設計中出現的主要方法。我們將首先介紹正定核的理論和重建核希爾伯特空間，這將允許我們介紹幾種核方法，包括核主成分分析和支持向量機。然后我們再回到定義內核的問題。我們將介紹關于Mercer核和半群核的主要結果，以及字符串和圖的核的一些例子，從計算生物學的應用，文本處理和圖像分析。最后，我們將討論一些活躍的研究課題，如大規模核方法和深度核機器。

貝葉斯決策理論提供了一個統一的、直觀的吸引人的方法，從觀察中得出推論，并做出理性的、知情的決定。貝葉斯學派把統計推理看作是信念動力學中的一個問題，即使用有關現象的證據來修正和更新有關它的知識。貝葉斯統計是一種科學合理的方法，以整合知情的專家判斷與經驗數據。貝葉斯統計推斷不能完全獨立于將根據推斷作出的決策的上下文來處理。近年來，貝葉斯方法在各種嚴重依賴數據的學科中變得越來越普遍。本課程向學生介紹貝葉斯理論和方法論，包括貝葉斯推理的現代計算方法。學生將學習貝葉斯方法和頻率論方法在統計推斷方面的共性和差異，如何從貝葉斯的角度來處理統計問題，以及如何將數據與專家判斷以合理的方式結合起來，得出有用的和與政策相關的結論。學生將學習必要的理論，以發展一個堅定的理解何時和如何應用貝葉斯和頻率論方法，并將學習實際程序，為現象發展統計模型，得出推論，并評估證據支持假設。本課程涵蓋貝葉斯推理理論的基礎知識，包括以概率表示信任程度，似然原理，使用貝葉斯規則修正基于證據的信念，共同統計模型的共軛先驗分布，近似后驗分布的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法，貝葉斯層次模型，以及其他關鍵主題。引入圖形模型來表示復雜的概率和決策問題，將它們指定為模塊化組件。作業利用現代計算技術，并著重于將方法應用于實際問題。

//seor.vse.gmu.edu/~klaskey/SYST664/SYST664.html

目錄內容： Unit 1: A Brief Tour of Bayesian Inference and Decision Theory Unit 2: Random Variables, Parametric Models, and Inference from Observation Unit 3: Bayesian Inference with Conjugate Pairs: Single Parameter Models Unit 4: Introduction to Monte Carlo Approximation Unit 5: The Normal Model Unit 6: Gibbs Sampling Unit 7: Hierarchical Bayesian Models Unit 8: Bayesian Regression Unit 9: Conclusion: Multinomial Distribution and Latent Groups

本課程由四個部分組成。

• 數學基礎。矩陣、向量、Lp范數、范數的幾何、對稱性、正確定性、特征分解。無約束優化，graident下降，凸函數，拉格朗日乘數，線性最小二乘。概率空間，隨機變量，聯合分布，多維高斯函數。

• 線性分類器。線性判別分析、分離超平面、多類分類、貝葉斯決策規則、貝葉斯決策規則的幾何、線性回歸、邏輯回歸、感知器算法、支持向量機、非線性變換。

• 學習理論。偏差與方差、訓練與測試、泛化、PAC框架、Hoeffding不等式、VC維。

• 魯棒性。對抗性攻擊，有目標和無目標攻擊，最小距離攻擊，最大損失攻擊，規則攻擊。通過納微擾。支持向量機的魯棒性。

//engineering.purdue.edu/ChanGroup/ECE595/index.html

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

主題： Introduction to Machine Learning

課程簡介： 機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序（例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影以及驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。

邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。

Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。

Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等