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【導讀】來自加州大學圣地亞哥分校《計算機視覺中的領域自適應》中生成式對抗網絡GAN介紹

本次講座是關于深度學習的最新研究和發展，并希望在2020年。這不是一個SOTA基準測試結果的列表，而是一組機器學習和人工智能創新的亮點，以及學術界、工業界和整個社會的進步。本講座是麻省理工學院深度學習系列講座的一部分。

地址：

//youtu.be/0VH1Lim8gL8

Lex Fridman是一名俄裔美國科學家，教授，來自馬薩諸塞州劍橋市的社交媒體名人。他目前是麻省理工學院的一名研究科學家。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

課程名稱： Deep Learning

課程簡介：

深度機器學習的最新發展使視覺識別、語音和文本理解或自主智能體系統取得了前所未有的巨大進步。在此背景下，本課程將深入探討深度學習架構的細節，重點是學習這些任務的端到端模型。學生將學習實施、訓練和調試自己的神經網絡，并對該領域的前沿研究有詳細的了解。該課程還將介紹推理方法的最新創新，包括微分推理、對抗性訓練和貝葉斯深度學習。

課程大綱：

• 機器學習基礎
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 訓練神經網絡
• 遞歸神經網路
• 自動編碼器和生成模型
• 生成式對抗網絡
• 不確定性
• 對抗性攻擊與防御

講師介紹：

Gilles Louppe是比利時列日大學人工智能和深度學習的副教授。他曾是紐約大學物理系和數據科學中心的博士后助理，與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實驗關系密切。他的研究處于機器學習、人工智能和物理科學的交叉點上，他目前的研究興趣包括使用和設計新的機器學習算法，以新的和變革性的方式處理來自基礎科學的數據驅動的問題。個人官網：

下載索引：鏈接：

簡介： 機器學習在處理結構化數據集（例如表格數據）方面歷來是成功的。 隨著最近的進步，特別是在深度學習方面的進步，現在還存在用于處理圖像，文本和語音數據的完善且強大的方法。 但是，許多現實世界的數據并不屬于這些類別。 這種數據重要的一種是網絡或圖形數據，可用于對諸如社交網絡，交易流，計算機網絡甚至分子相互作用之類的概念進行建模。 使用圖，我們可以輕松地表示和捕獲對象之間的復雜交互和依賴關系，但同時也提出了一個問題：我們如何將機器學習應用于結構化數據圖？

嘉賓介紹： Xavier Bresson，NTU計算機科學副教授。 他是圖深度學習領域的領先研究人員，圖深度學習是一個新的框架，該框架結合了圖和深度學習技術，可以處理多個領域的復雜數據。 演講的目的是介紹基于圖的卷積神經網絡體系結構，以及此類問題的應用。

大綱：

• Motivation
• Graph Deep Learning
• Applications
• DGL
• Tutorials
• Trainings

This is an open sourced book on deep learning. This book is supposed to be mathematically light and caters to the readers who have no experience with deep learning or a strong mathematics background. This book is meant to help readers take their "First Step" towards Deep Learning.