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【導讀】OpenAI顧問、伯克利加州分校人工智能實驗室主任、機器人學習實驗室主任攜其博士生，為大家貢獻一門長達4個月的深度無監督學習課程，該課程是深度無監督學習的優秀課程，涵蓋了許多當前的最新水平，尤其是該課程使用了最新的模型更新研究生級課程。最新一講是深度半監督學習，146頁ppt，值得跟隨

題目： The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey

摘要： 在不同的DL硬件上部署各種深度學習（deep learning，DL）模型的困難，推動了DL編譯器在社區中的研究和開發。業界和學術界都提出了一些DL編譯器，如Tensorflow XLA和TVM。類似地，DL編譯器將不同DL框架中描述的DL模型作為輸入，然后為不同的DL硬件生成優化代碼作為輸出。然而，現有的調查沒有全面分析DL編譯器的獨特設計。在本文中，我們對現有DL編譯器進行了全面的調查，通過對常用設計的詳細剖析，著重介紹了面向DL的多級IRS，以及前端/后端優化。具體來說，我們提供了一個全面的比較現有的DL編譯器從各個方面。此外，我們還詳細分析了多級IR設計和編譯器優化技術。最后，提出了DL編譯器潛在的研究方向。這是第一篇針對DL編譯器獨特設計的綜述性論文，希望能為以后的研究鋪平道路。

主題： 《COMS W4995 Applied Machine Learning Spring 2020》

課程描述： 這門課提供了機器學習和數據科學的實踐方法。本課程討論機器學習方法如SVMs、隨機森林、梯度提升和神經網絡在真實世界數據集上的應用，包括數據準備、模型選擇和評估。這個類補充了COMS W4721，因為它完全依賴于scikit-learn和tensor flow中所有實現的可用開源實現。除了應用模型外，我們還將討論與產生離子化機器學習模型相關的軟件開發工具和實踐。

主講人簡介： Andreas C. Müller，哥倫比亞大學數據科學研究所的副研究員，也是O'Reilly《用Python進行機器學習簡介》一書的作者。他是scikit學習機學習庫的核心開發人員之一，我已經合作維護了幾年。他曾在紐約大學數據科學中心從事開源和開放科學研究，并在亞馬遜擔任機器學習科學家。個人主頁：//amueller.github.io/

簡介：

Maggie Zhang，Nathan Luehr，Josh Romero，Pooya Davoodi和Davide Onofrio深入研究了用于加速深度學習訓練和推理的通用深度學習和機器學習工作負載的技術。 通過本教程將了解DALI如何消除現實應用中的I/O和數據處理瓶頸，以及自動混合精度（AMP）如何輕松地在Volta GPU上的訓練性能提高3倍。 您將看到使用Horovod進行多GPU和多節點擴展的最佳實踐。 他們使用深度學習探查器來可視化TensorFlow操作并確定優化機會。 本教程將教讀者學習使用TensorRT（TRT）中的INT8量化來部署這些訓練有素的模型，所有這些都將在TensorFlow框架的新型便捷API中進行。

嘉賓介紹：

Maggie Zhang是NVIDIA的深度學習軟件工程師，她在深度學習框架上工作。 她獲得了澳大利亞新南威爾士大學的計算機科學與工程博士學位。 她的研究方向是GPU和CPU異構計算，編譯器優化，計算機體系結構和深度學習。

Nathan Luehr是NVIDIA的一名高級開發人員技術工程師，他致力于加速深度學習框架。 他擁有斯坦福大學的博士學位，在那里他致力于加速GPU上的電子結構計算。

Josh Romero是NVIDIA的一名開發技術工程師。 他在GPU計算方面擁有豐富的經驗，從移植和優化高性能計算（HPC）應用程序到深度學習的最新工作。 Josh擁有斯坦福大學的博士學位，其研究重點是開發新的計算流體動力學方法以更好地利用GPU硬件。

Pooya Davoodi是NVIDIA的高級軟件工程師，致力于在NVIDIA GPU上加速TensorFlow。 之前，Pooya從事Caffe2，Caffe，CUDNN和其他CUDA庫的研究。

Davide Onofrio是NVIDIA的高級深度學習軟件技術營銷工程師。 他專注于NVIDIA的面向開發人員的深度學習技術開發和演示。 Davide在生物識別，VR和汽車行業的計算機視覺和機器學習工程師方面擁有多年經驗。 他在米蘭理工大學獲得了信號處理博士學位。

題目： AI Compiler @Alibaba

目錄：

• AI編譯器堆棧
• 阿里巴巴如何使用TVM
• TVM + AIService：PAI-Blade
• 對TVM社區的貢獻
• 對社區的持續努力
• 產品驅動的TVM增強
• TVM帶來了更多的性能
• AliOS增強了車輛上的TVM

主題： Learning for policy improvement

摘要： 強化學習在經驗易獲得的領域取得了許多成功，如電子游戲或棋盤游戲。這類區域的RL算法通常基于梯度下降：它們以較小的學習率進行許多噪聲更新。相反，我們研究每次更新花費更多計算的算法，試圖減少噪聲并進行更大的更新；當經驗比計算時間更昂貴時，這樣的算法是合適的。特別地，我們看幾種基于近似策略迭代的方法。

作者簡介： Geoff Gordon博士是微軟研究蒙特勒實驗室的研究主任，也是卡內基梅隆大學機器學習系的教授。他還擔任過機械學習系的臨時系主任和教育副系主任。戈登博士的研究集中在能夠進行長期思考的人工智能系統上，比如提前推理以解決問題、計劃一系列行動或從觀察中推斷出看不見的特性。特別是，他著眼于如何將機器學習與這些長期思考任務結合起來。1991年，戈登博士在康奈爾大學獲得計算機科學學士學位，1999年在卡內基梅隆大學獲得計算機科學博士學位。他的研究興趣包括人工智能、統計機器學習、教育數據、博弈論、多機器人系統，以及概率、對抗和一般和領域的規劃。他之前的任命包括斯坦福大學計算機科學系的客座教授和圣地亞哥燃燒玻璃技術的首席科學家。

題目： Machine Learning Meets Big Spatial Data

簡介： 生成數據量的激增推動了可伸縮的機器學習解決方案的興起，從而可以有效地分析此類數據并從中提取有用的見解。同時，近年來，空間數據已經變得無處不在，例如GPS數據。大空間數據的應用涉及廣泛的領域，包括跟蹤傳染病，模擬氣候變化，吸毒成癮等等。因此，通過提供對現有機器學習解決方案的空間擴展或從頭開始構建新的解決方案，人們付出了巨大的努力來支持這些應用程序內部的有效分析和智能。在這個90分鐘的教程中，我們全面回顧了機器學習和大空間數據交匯處的最新技術。我們涵蓋了機器學習三個主要領域中的現有研究工作和挑戰，即數據分析，深度學習和統計推斷，以及兩個高級空間機器學習任務，即空間特征提取和空間采樣。我們還強調了該領域未來研究中存在的開放性問題和挑戰。

嘉賓介紹： Ibrahim Sabek是明尼蘇達大學計算機科學與工程系的博士候選人。 他獲得了理學碩士學位。 他于2017年在同一部門獲得博士學位。他的研究興趣在于大空間數據管理，空間計算和可伸縮機器學習系統之間的交叉領域。 易卜拉欣已獲得ACM SIGSPATIAL 2018最佳論文獎的提名，并獲得了ACM SIGMOD學生研究競賽（SRC）2017決賽階段的資格。在博士期間，他與NEC Labs America和Microsoft Research（MSR）合作 ）。 易卜拉欣在ACM TSAS，IEEE ICDE，ACM SIGSPATIAL，IEEE TMC等頂級研究機構發表了許多論文，并在VLDB和ACM SIGMOD上展示了他的工作。

Mohamed F.Mokbel是卡塔爾計算研究所的首席科學家，也是明尼蘇達大學的教授。 他目前的研究興趣集中于大空間數據和應用程序的系統和機器學習技術。 他的研究工作已獲得VLDB十年最佳論文獎，四個會議最佳論文獎和NSF職業獎。 除了在其他社區的一線場所（包括IEEE ICDM和ACM CCS）的教程之外，穆罕默德還在VLDB / SIGMOD / ICDE / EDBT會議上提供了六篇教程。 這些教程都不會與本教程建議重疊。 穆罕默德（Mohamed）是ACM SIGPATIAL的當選主席，目前是分布式和并行數據庫期刊的主編，并且是ACM Books，ACM TODS，VLDB Journal，ACM TSAS和GoeInformatica期刊的編輯委員會成員。

報告題目： Attention in Deep learning

摘要：

注意力是非參數模型在深度學習中的關鍵機制。可以說，這是深度學習模型最新進展的基礎。除了在神經機器翻譯中介紹，它還可以追溯到神經科學。并且可以說是通過LSTMs的門控或遺忘機制引入的。在過去的5年里，注意力一直是推動自然語言處理、計算機視覺、語音識別、圖像合成、解決旅行推銷員問題或強化學習等領域的技術發展的關鍵。本教程對各種注意事項提供了一個連貫的概述，讓其親身體驗如何復制和應用注意力機制，并且更深入地了解潛在的理論，詳細展示了從最早的NWE到最新的Multiple Attention Heads的相關內容。

報告主要分為六個部分：

1. Watson Nadaraya Estimator（NWE）：最早的非參數回歸（Nonparametric Regression）的工具之一，更具體地說是最早核回歸技術（Kernel Regression Technique）由Nadaraya和Watson兩人同時于1964年獨立的提出。
2. 池化 Pooling
   • 單目標 - 從池化 pooling 到注意力池化 attention pooling
   • 層次結構 - 分層注意力網絡 Hierarchical attention network
3. 迭代池化 Iterative Pooling
   • 問答 Question answering / 記憶網絡 memory networks
4. 迭代池化與生成器 Iterative Pooling and Generation
   • 神經機器翻譯
5. 多頭注意力網絡 Multiple Attention Heads
   • Transformers / BERT
   • Lightweight, structured, sparse
6. 資源

邀請嘉賓：

Alexander J. Smola是亞馬遜網絡服務總監,2016年7月，加入了亞馬遜網絡服務(Amazon Web Services)，打造人工智能和機器學習工具。主要研究興趣包括深度學習：特別是狀態更新、不變性和統計測試的算法；算法的可伸縮性、統計建模。

Aston Zhang是亞馬遜網絡服務人工智能的一名應用科學家。他的研究興趣是深度學習。他在伊利諾伊大學香檳分校獲得了計算機科學博士學位。他曾擔任大數據前沿的編委會成員和ICML、NeurIPS、WWW、KDD、SIGIR和WSDM的項目委員會成員(審稿人)。他的書《深入學習》(Dive into Deep Learning)于2019年春季在加州大學伯克利分校(UC Berkeley)教授，并已被全世界用作教科書。