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近年來，深度學習方法已經徹底改變了人工智能和機器學習的許多領域。深度學習方法的廣泛采用在很大程度上是由易于使用的深度學習系統的廣泛可用性所驅動的，如PyTorch和TensorFlow。但是，盡管這些庫被廣泛使用和使用，但學生們很少有機會接觸到這些庫的內部結構，從根本上理解它們是如何工作的。但是深入理解這些庫將幫助您更好地使用它們的功能，并使您能夠在需要時開發或擴展這些庫，以適應深度學習中您自己的定制用例。

本課程的目標是為學生提供深度學習系統“全棧”的理解和概述，從現代深度學習系統的高級建模設計，到自動區分工具的基本實現，再到高效算法的底層設備級實現。在整個課程中，學生將從頭開始設計和構建一個完整的深度學習庫，能夠高效地基于GPU的操作，自動區分所有實現的函數，以及支持參數化層、損失函數、數據加載器和優化器的必要模塊。使用這些工具，學生將建立幾種最先進的建模方法，包括用于圖像分類和分割的卷積網絡，用于順序任務(如語言建模)的循環網絡和自我注意模型，以及用于圖像生成的生成模型。

課程網址：

//dlsyscourse.org/

這門課的課程主要包括編程作業作為家庭作業，有四個主要的家庭作業(外加一個介紹性的家庭作業)，外加一個期末項目。通過這四個作業，學生將構建一個基本的深度學習庫，可與PyTorch或TensorFlow的非常小的版本相媲美，可擴展到一個合理大小的系統(例如，使用GPU快速實現操作)。編程作業必須單獨完成:盡管學生可以與其他人討論作業，但他們必須提交單獨的代碼。

最終項目將由2-3名學生組成小組完成，將包括在開發的庫中實現一個實質性的新功能，加上使用此功能的模型的實現(在開發的庫下運行，例如在PyTorch/Tensorflow中完成)。我們將為這些特性和建模項目提供幾種候選方法，包括進一步硬件加速的方法、對抗訓練、高級自差分算子(例如，線性代數算子，如系統解/ SVD)、概率建模等。除了代碼，你還需要提交一份報告作為你作業的一部分。

MIT最新深度學習課程關于《深度強化學習課程》，附Slides與視頻。

構建能夠從高維數據中提取有意義表示的智能機器是解決許多AI相關任務的核心。在過去的幾年里，許多不同領域的研究人員，從應用統計學到工程學，計算機科學和神經科學，已經提發出深度(層次)模型——這些模型由多層非線性處理組成。這些模型的一個重要特性是，它們可以通過重用和組合中間概念來學習有用的表示，從而允許這些模型成功地應用于各種領域，包括視覺對象識別、信息檢索、自然語言處理和語音感知。這是一門高級研究生課程，專為碩士和博士水平的學生設計，并將假定一個合理的數學成熟度。本課程的目標是向學生介紹各種深度學習方法的最新和令人興奮的發展。

本課程涵蓋了深度學習的一些理論和方法。所涉及的初步專題包括:

介紹

• 背景:線性代數，分布，概率規則。
• 回歸、分類。
• 前饋神經網絡，反向傳播算法。介紹流行的優化和正則化技術。
• 卷積模型及其在計算機視覺中的應用。

深度學習

• 圖模型:有向和無向。
• 線性因子模型，PPCA, FA, ICA，稀疏編碼及其擴展。
• 自動編碼器及其擴展。基于能量的模型, RBM。
• 蒙特卡羅方法。
• 學習與推理: 對比發散(CD)，隨機最大似然估計，分數匹配，比率匹配，偽似然估計，噪聲-對比估計。
• 退火重要性抽樣，分區函數估計。
• 深度生成模型: 深度信念網絡，深度玻爾茲曼機，Helmholtz霍茲機，變分自編碼器，重要性加權自編碼器，喚醒-睡眠算法。
• 生成對抗網絡(GANs)，生成矩匹配網絡，神經自回歸密度估計(NADE)。

額外的話題

• 更多關于深度網絡正則化和優化的內容。
• 序列建模: 循環神經網絡。序列到序列的架構，注意力模型。
• 深度強化學習。

地址： //deeplearning-cmu-10707-2022spring.github.io/

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/

深度學習是一組令人興奮的神經網絡新技術。通過結合先進的訓練技術和神經網絡架構組件，現在可以創建神經網絡，該神經網絡可以處理表格數據、圖像、文本和音頻作為輸入和輸出。深度學習允許神經網絡以類似人腦功能的方式學習信息的層次結構。本課程將向學生介紹經典的神經網絡結構，卷積神經網絡(CNN)，長短期記憶(LSTM)，門通遞歸神經網絡(GRU)，一般對抗網絡(GAN)和強化學習。本課程將涵蓋這些在計算機視覺、時間序列、安全、自然語言處理(NLP)和數據生成方面的應用。高性能計算(HPC)方面將演示如何在圖形處理單元(GPU)和網格上利用深度學習。重點主要放在深度學習對問題的應用上，并介紹一些數學基礎。學生將使用Python編程語言，使用谷歌TensorFlow和Keras實現深度學習。在學習這門課程之前，不需要了解Python;但是，假設您熟悉至少一種編程語言。本課程將以混合形式提供，包括課堂教學和在線教學。

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。

EPFL博士Evann Courdier帶你1小時學習Pytorch！

Evann Courdier (Idiap - EPFL)

EPFL的法國博士生，從事無人機快速圖像分割網絡的研究。巴黎理工大學獲得了通用工程碩士學位，在巴黎ENS大學獲得了數學和機器學習的第二個碩士學位。我在2019年和2020年在AMLD學習過Pytorch入門教程——我已經使用Pytorch大約5年了。我也是EPFL深度學習講座的助理講師。

深度學習Pytorch

這個PyTorch的介紹，我們將在一個小時內濃縮所有PyTorch的基本知識。我們將研究經典的深度學習訓練循環，并解釋如何使用PyTorch實現每個組件，從數據查詢器到梯度計算，再到學習率調度器。最后，您將對Pytorch提供的可用DL工具有一個概述，并且您將能夠編寫和理解常見的Pytorch代碼。

目錄內容：

• Python
• 基于梯度的機器學習
• 數值計算工具