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【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！最新一講是算法公平性與偏見。

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課程地址：

//introtodeeplearning.com/

課程介紹：

麻省理工學院的深度學習方法的導論課程，應用到計算機視覺，自然語言處理，生物學，和更多! 學生將獲得深度學習算法的基礎知識和在TensorFlow中構建神經網絡的實踐經驗。先修習微積分(即求導數)和線性代數(即矩陣乘法)，我們將在學習過程中嘗試解釋其它內容! Python方面的經驗是有幫助的，但不是必需的。歡迎聽眾!

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【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！最新一講是深度序列建模。

課程地址：

//introtodeeplearning.com/

課程介紹：

麻省理工學院的深度學習方法的導論課程，應用到計算機視覺，自然語言處理，生物學，和更多! 學生將獲得深度學習算法的基礎知識和在TensorFlow中構建神經網絡的實踐經驗。先修習微積分(即求導數)和線性代數(即矩陣乘法)，我們將在學習過程中嘗試解釋其它內容! Python方面的經驗是有幫助的，但不是必需的。歡迎聽眾!

【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！

課程地址： //introtodeeplearning.com/

課程介紹： 麻省理工學院的深度學習方法的導論課程，應用到計算機視覺，自然語言處理，生物學，和更多! 學生將獲得深度學習算法的基礎知識和在TensorFlow中構建神經網絡的實踐經驗。先修習微積分(即求導數)和線性代數(即矩陣乘法)，我們將在學習過程中嘗試解釋其它內容! Python方面的經驗是有幫助的，但不是必需的。歡迎聽眾!

第一講： 深度學習導論 Introduction to Deep Learning，101頁ppt

【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！

課程地址： //introtodeeplearning.com/

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課程目錄內容：

• 第一講： 深度學習導論 Introduction to Deep Learning，101頁ppt
• 第二講： 深度序列建模 Deep Sequence Modeling, 93頁PPT
• 第三講： 深度計算機視覺 Deep Computer Vision, 60頁PPT
• 第四講： 深度生成模型 Deep Generative Models, 79頁PPT
• 第五講： 深度強化模型 Deep Reinforcement Learning, 60頁PPT
• 第六講： 前沿課題 Limitations and New Frontiers, 80頁PPT
• 第七講： 混合人工智能 Neurosymbolic Hybrid AI

過去十年，人工智能和機器學習經歷了一次復興，這在很大程度上要歸功于深度學習方法的成功。然而，盡管深度學習已經被證明是非常強大的，但當今大多數最成功的深度學習系統都存在一些重要的局限性，從需要大量的訓練數據集到缺乏可解釋性，再到易受通過對抗性示例進行的“黑客攻擊”的攻擊。在我的演講中，我將概述其中的一些局限性，并提出未來的一條道路包括構建混合系統，將神經網絡與符號人工智能的技術和思想結合起來。符號人工智能是一種類似的人工智能傳統，其起源可以追溯到人工智能的起源。我將展示一個神經符號混合系統的例子，在這個例子中，神經網絡和符號系統相互補充各自的優缺點，從而使系統能夠精確、樣本高效且可解釋。最后，我將展示我們在神經符號混合系統領域所追求的其他方向，并認為這些交叉的方法為人工智能的廣泛應用提供了一條強有力的前進道路。

• 第八講： 機器人可泛化自治 Generalizable Autonomy in Robotics，115PPT 在機器人技術中，數據驅動的方法規避了手工調整的特性工程，盡管缺乏保證，而且常常導致大量的計算開銷。我的研究旨在彌補這一差距，并使機器人自主的可泛化模仿成為可能。我們需要構建能夠捕獲語義任務結構的系統，這些語義任務結構能夠提高采樣效率，并且能夠泛化到新的任務實例，這些實例可以跨越視覺、動態或語義變化。這涉及到設計將學習與感知、控制和規劃相結合的算法。在這次演講中，我將介紹歸納偏見和先驗是如何幫助歸納自治的。首先，我將討論RL中動作表現的選擇和次優監督系統中的模仿。然后討論自監督學習中的潛在變量模型。最后，我將討論機器人多任務學習和數據收集的元學習。

• 第九講： 神經渲染 Neural Rendering，94PPT 在這次演講中，我們將回顧現代渲染技術，并討論深度學習如何擴展這個長期研究主題的范圍。我們將研究深度神經網絡作為1)即插即用子模塊，以降低基于物理的渲染成本;2)端到端管道，激發新的圖形應用。我們將特別關注“可微渲染”，這是一種解決復雜的逆圖形問題并在場景重建、生成和描述方面取得巨大成功的方法。

• 第十講： 機器學習嗅覺 ML Scent，46PPT

預測一個分子的結構和它的氣味之間的關系仍然是一個困難的，有幾十年歷史的任務。這個問題被稱為定量結構-氣味關系(QSOR)建模，它是化學領域的一個重要挑戰，影響著人類營養、合成香味的制造、環境和感覺神經科學。我們使用圖神經網絡的QSOR，并表明它們在一個由嗅覺專家標記的新數據集上顯著優于先前的方法。進一步的分析表明，從圖神經網絡學習嵌入捕獲了一個有意義的氣味空間表示結構和氣味之間的潛在關系，表現為在兩個具有挑戰性的轉移學習任務中的強大性能。機器學習已經對視覺和聽覺產生了巨大的影響。基于這些分子特性圖神經網絡的早期結果，我們希望機器學習最終能像它在視覺和聽覺上所做的那樣，用于嗅覺。