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主題：用于推理的大型語言模型 大型語言模型（LLMs）是機器學習和人工智能中一項令人興奮的新發展。本課程探索使用LLMs作為強基礎模型以啟用推理任務的研究方向。 本課程的目標是使學生能夠： 了解各種推理任務。（講座） 獲得如何在應用程序中使用LLMs的操作理解。（Colab筆記本） 學會解構研究論文。（論文展示） 在將LLMs應用到新的推理任務時，制定挑戰。（項目提案） 作為研究項目探索上述挑戰。（最終項目） 對于希望更深入了解LLMs架構及其他生成式AI模型的人，應考慮選修EE 148課程。

 本課程介紹深度學習。學習本課程的學生將學習深度學習的理論、模型、算法、實現和最新進展，并獲得訓練深度神經網絡的經驗。課程從機器學習基礎知識和一些經典的深度模型開始，然后是訓練深度神經網絡的優化技術，大規模深度學習的實現，多任務深度學習，遷移深度學習，循環神經網絡，深度學習在計算機視覺和語音識別中的應用，以及理解深度學習的工作原理。要求學生具備微積分、線性代數、概率論、統計學和隨機過程的基本背景知識。2023年春季提供的課程特點:深度學習的最新進展，如深度強化學習、GAN、帶有語言模型的RNN、視頻分析等。掌握優化深度學習的經驗，使用流行的DL工具包(例如，PyTorch)。最終項目將帶領您完成整個研究流程:起草提案，討論想法，進行實驗，撰寫報告，并通過演示分享您的工作!

//dl.ee.cuhk.edu.hk/index.htmlIntroduction

1Machine Learning Basics 2Multi-Layer Perceptron

3Convolutional Neural Networks

4Network Architectures for Image Understanding 5Optimization of Deep Neural Networks

機器學習的一個關鍵挑戰是結構化預測:將非結構化數據作為輸入并產生結構化輸出。結構化預測問題在自然語言處理、語音處理、計算生物學、計算機視覺、醫療保健等應用領域中比比皆是。在本課程中，我們將研究建立在概率圖模型、深度學習和搜索基礎上的結構化預測的現代方法。本課程將關注三個關鍵方面:模型、推理和學習。我們考慮的模型將集中于生成和判別模型，如貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場(MRFs)、條件隨機場(CRFs)和深度神經網絡，包括卷積神經網絡(CNNs)和循環神經網絡(RNNs)，以及圖形模型和神經網絡的混合。本課程將探討精確推理和近似推理的方法:連接樹算法、馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)和變分方法的近似邊際推理、整數線性規劃(ILP)和搜索的近似MAP推理。我們將使用學習問題的不同形式來探索無監督、半監督和監督學習:MLE、貝葉斯推理、結構化感知器、M3Ns、搜索學習和自動編碼器。涵蓋的應用將包括機器翻譯，語音識別，DNA序列分析，場景理解，醫療診斷。這門課程被交叉列為10-418和10-618;注冊10-618的學生將做一個課程項目。

學習成果:

在本課程結束時，學生應該能夠…… * 將新任務形式化為結構化預測問題。 * 通過整合關于輸出之間的約束或交互的領域知識，開發新的圖模型 * 結合深度神經網絡和圖形模型 * 為概率圖形模型確定適當的推理方法，精確的或近似的 * 采用學習算法，充分利用可用數據 * 為結構化預測模型從頭開始實現最先進的學習和推理方法

這是一門基于研究的機器學習數據系統(ML)課程，在ML/AI、數據管理和系統領域的交叉。這些系統為大型復雜數據集的現代數據科學應用提供了強大的動力，包括企業分析、推薦系統和社交媒體分析。學生們將了解這些系統的景觀和進化以及最新的研究。這是一門以講座為導向的課程，包括測驗、考試和論文復習。它主要是為碩士學生、博士學生和對可擴展數據科學和ML工程系統的最新技術感興趣的高級本科生量身定制的。

本課程將涵蓋基于ML的數據分析的整個生命周期的關鍵系統主題，包括ML的數據來源和準備，可擴展ML模型構建的編程模型和系統，以及快速ML部署的系統。還可能會涉及到諸如ML系統的治理、解釋和倫理等新興主題。本課程的一個主要部分是回顧最近在這些主題上的頂級會議的前沿研究論文。請參閱課程進度表頁面，了解整個主題列表，以及論文閱讀列表。

//cseweb.ucsd.edu/classes/fa21/cse234-a/schedule.html

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，以及駕駛自動機器人的程序)。本課程從不同的角度涵蓋了機器學習的理論和實際算法。我們涵蓋的主題如貝葉斯網絡，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。本課程涵蓋了歸納偏差、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等理論概念。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目前所需要的方法學、技術、數學和算法的全面基礎知識。

通過學習這門課程，能夠獲取：

實現和分析現有的學習算法，包括學習良好的分類、回歸、結構化預測、聚類和表示學習方法 將實際機器學習的多個方面整合到一個系統中:數據預處理、學習、正則化和模型選擇 描述用于學習的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模式(有監督的，無監督的，等等) 設計實驗來評估和比較現實問題中不同的機器學習技術 運用概率、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ML技術的描述，分析它以確定(1)形式主義的表達能力;(2)算法隱含的歸納偏差;(3)搜索空間的大小和復雜度;(5)關于終止、收斂、正確性、準確性或泛化能力的任何保證(或缺乏保證)。

課程地址：

//www.cs.cmu.edu/~mgormley/courses/10601/

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

本課程首先介紹了機器學習、安全、隱私、對抗性機器學習和博弈論等主題。然后從研究的角度，討論各個課題和相關工作的新穎性和潛在的拓展性。通過一系列的閱讀和項目，學生將了解不同的機器學習算法，并分析它們的實現和安全漏洞，并培養開展相關主題的研究項目的能力。

//aisecure.github.io/TEACHING/2020_fall.html

Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Against Classifiers) Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Non-traditional Attacks) Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Against Detectors/Generative odels/RL) Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Blackbox Attacks) Detection Against Adversarial Attacks Defenses Against Adversarial Attacks (Empirical) Defenses Against Adversarial Attacks (Theoretic) Poisoning Attacks Against Machine Learning Models

本課程探索了生成式模型的各種現代技術。生成模型是一個活躍的研究領域: 我們在本課程中討論的大多數技術都是在過去10年發展起來的。本課程與當前的研究文獻緊密結合，并提供閱讀該領域最新發展的論文所需的背景。課程將集中于生成式建模技術的理論和數學基礎。作業將包括分析練習和計算練習。本課程專題旨在提供一個機會，讓你可以將這些想法應用到自己的研究中，或更深入地研究本課程所討論的主題之一。

• 自回歸模型 Autoregressive Model
  • The NADE Framework
  • RNN/LSTM and Transformers
• 變分自編碼器 Variational Autoencoders
  • The Gaussian VAE
  • ConvNets and ResNets
  • Posterior Collapse
  • Discrete VAEs
• 生成式對抗網絡 Generative Adversarial Nets
  • f-GANs
  • Wasserstein GANs
  • Generative Sinkhorn Modeling
• 生成流 Generative Flow
  • Autoregressive Flows
  • Invertible Networks
  • Neural Ordinary Differential Equations
• 基于能量的模型 Energy-Based Models
  • Stein's Method and Score Matching
  • Langevin Dynamics and Diffusions

本課程涵蓋了機器學習和數據挖掘的一系列選定主題，重點是部署真實系統的好方法和實踐。大部分章節是關于常用的監督學習技術，和較小程度上非監督方法。這包括線性回歸和邏輯回歸的基本算法、決策樹、支持向量機、聚類、神經網絡，以及特征選擇和降維、誤差估計和經驗驗證的關鍵技術。

//www.siamak.page/teachings/comp551f20/comp551f20/

Part 1.機器學習簡史 a short tour of ML Part 2. 線性模型、概率解釋與梯度優化，linear models, their probabilistic interpretation and gradient optimization Part 3. 神經網絡與深度學習，Neural networks and deep learning

本課程將涵蓋深度學習中不需要標注數據的兩個領域:深度生成模型和自監督學習。生成模型的最新進展使得對自然圖像、音頻波形和文本語料庫等高維原始數據進行真實建模成為可能。自監督學習的進步已經開始縮小監督表示學習和非監督表示學習之間的差距，本課程將涵蓋這些主題的理論基礎以及它們的新應用。

課程目錄

• 第1a講: 課程安排；
• 第1b講: 課程動機；
• 第1c講: 基于似然的模型 Part I: 自回歸模型
• 第2a講: 基于似然的模型 Part I: 自回歸模型 (ctd)
• 第2b講: 無損壓縮(Lossless Compression)
• 第2c講: 基于似然的模型 Part II: 流模型
• 第3a講：基于似然的模型 Part II：流模型（ctd）
• 第3b講：隱變量模型
• 第4a講：隱變量模型（ctd）（與第3周ppt相同）
• 第5講：隱式模型/生成對抗網絡
• 第六講：非生成性表征學
• 第7a講：非生成表征學習（ctd）
• 第7b講：半監督學習
• 第8講：表征學習+其他問題
• 第9a講：無監督分布對齊
• 第9b講：客座講座：Ilya Sutskever
• 第10a講：無監督分配對齊（ctd）
• 第10b講：客座講座：Durk Kingma
• 第11講：語言模型（Alec Radford）
• 第12a講：無監督的表征學習
• 第12b講：客座講座Alyosha Efros
• 第13a講：待定（TBD）
• 第13b講：客座講座Aaron van den Oord