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近年來，人們對計算機視覺中的具身人工智能研究越來越感興趣。在研究界已經舉辦了多個嵌入式AI研討會和挑戰，包括ICLR 2022年物理世界的廣義策略學習、IROS 2020年的OCRTOC:開放云機器人表組織挑戰、CVPR 2019年的棲息地:嵌入式agent挑戰和研討會，以及CVPR 2020年和2021年的嵌入式AI研討會。計算機視覺現在是具身人工智能研究的一個重要模塊，但我們仍然缺少一個基本的教程來指導研究人員，尤其是那些有視覺和機器學習背景的研究人員，開始在這個領域。

特別是，在物理模擬和渲染技術的最新進展的推動下，虛擬環境中的具身AI已經取得了許多令人印象深刻的進展。這些平臺使得許多視覺機器人問題的研究成為可能，而這些問題在現實世界中是無法進行大規模研究的。更快的速度、更容易的并行化、更簡單的數據收集和更低的成本的本質允許模擬中的嵌入式AI研究建立更大的社區，具有不同的研究人員背景、改進的代碼共享和標準基準。但是，虛擬環境也有其自身的問題，例如模擬參數和域間隙，在構建和使用它們時值得注意。

我們的教程旨在為計算機視覺研究人員提供入門指南，以研究環境中具身代理的視覺問題，以及突出使用這些環境時遇到的常見問題。本教程將側重于跨平臺共享的原則，并教授使用多個模擬環境的概念。

//ai-workshops.github.io/building-and-working-in-environments-for-embodied-ai-cvpr-2022/

人類通過多種渠道感知世界，如眼睛看到的圖像或耳朵聽到的聲音。盡管任何一個單獨的通道可能是不完整的或有噪聲的，但人類可以自然地將從多個通道收集的信息進行排列和融合，以便掌握更好地理解世界所需的關鍵概念。人工智能的核心愿望之一是開發算法，使計算機具有從多模態(或多通道)數據中有效學習的能力。這些數據類似于通過視覺和語言獲得的視覺和聲音，幫助人類理解周圍的世界。例如，計算機可以通過搜索最相似的圖像來進行文本查詢(反之亦然)，并通過使用自然語言描述圖像的內容來模擬這種能力。

視覺與語言(VL)，一個位于計算機視覺和自然語言處理(NLP)之間的熱門研究領域，旨在實現這一目標。視覺與語言預訓練(vision and language pre-training, VLP)受到語言模型預訓練在NLP中的巨大成功的啟發，近年來迅速引起了兩方面的關注。在本教程中，我們將涵蓋VLP前沿的最新方法和原則，包括(1) 基于區域特征和端到端圖像文本訓練前;(2) 統一的視覺語言建模;(3) 延伸到視頻語言預訓練; (4) 從語言監督中學習視覺模型;(5) 視覺合成。

//dvsml2022-tutorial.github.io/index.html/

CVPR 2022 線下會議將于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美國新奧爾良舉行。而今年投稿量創新高超過了一萬，其中 2067 篇論文被接收。相關一系列教程從19號就開始了。來自ETH研究學者講述了《仿射變換》教程，介紹了**本教程的主要目的是介紹仿射對應(AC)在計算機視覺中的理論和應用，**200+頁ppt值得關注。

本教程的主要目的是介紹仿射對應(AC)在計算機視覺中的理論和應用。本教程將展示在單視圖和雙視圖問題中利用仿射特征的最新進展，包括圖像校正，單應性和極線幾何估計。此外，我們將討論傳統的和最新的基于深度學習的算法，用于檢測、匹配，并在現實世界的圖像中魯棒地使用這些特征。

//cvpr22-affine-tutorial.com/

講者

現代深度學習已經在多個學科中帶來了許多發現:計算機視覺、語音識別、自然語言處理技術以及純粹通過自我游戲學習游戲的能力。這在很大程度上是由獲取大量數據的能力以及與問題域匹配的適當的歸納偏差所驅動的。在本教程中，我們將探討這一新興技術與信息論的相互作用。特別地，我們將討論兩個主題。

(1) 深度學習在信息論中的應用:信息論學界在編碼設計和解碼算法方面率先取得了幾項突破，徹底改變了現代數字通信。在這一主題中，我們將研究是否有可能利用現代深度學習技術來加速這種編碼方案的發現。我們將介紹這一領域的各種發展，展示Viterbi和BCJR算法可以從觀測數據中“學習”，以及如何為高密度編碼學習比消息傳遞更好的算法。此外，經過充分研究的信道編碼設置，我們基本上可以獲得無限數量的訓練數據，并且在一些設置中已經知道了接近最優的編碼策略，可以提供一個視角，通過它可以改進和增強目前的深度學習技術。除了代碼設計，深度學習作為一種通用函數逼近器在信息論中有更廣泛的應用潛力。我們將談到這個大致的概念。事實上，最近的一些研究已經將深度學習用于(條件)獨立檢驗、互信息估計、壓縮感知以及多假設檢驗中的誤發現率控制。

（2）在第二個主題中，我們將對信息論原理在理解和設計深度學習系統中的應用進行調研。這些工作大致可分為三類:(a)代表性(b)可學習性。(A)事實上，深度學習的一個基本結果是緊密逼近任何連續函數的能力。有幾個現代的表示定理的概括理解的數量和深度這樣的網絡需要近似各種函數類，以及一些不變的性質。我們將調研這些結果。(B)有一些新興的工作，包括張量方法，在一些數學假設下為神經網絡和混合專家提供了各種可學習性保證。

在過去的十年里，人們對人工智能和機器學習的興趣有了相當大的增長。從最廣泛的意義上說，這些領域旨在“學習一些有用的東西”，了解生物體所處的環境。如何處理收集到的信息導致了算法的發展——如何處理高維數據和處理不確定性。在機器學習和相關領域的早期研究階段，類似的技術在相對孤立的研究社區中被發現。雖然不是所有的技術都有概率論的自然描述，但許多都有，它是圖模型的框架(圖和概率論的結合)，使從統計物理、統計、機器學習和信息理論的想法的理解和轉移。在這種程度上，現在有理由期待機器學習研究人員熟悉統計建模技術的基礎知識。這本書集中在信息處理和機器學習的概率方面。當然，沒有人說這種方法是正確的，也沒有人說這是唯一有用的方法。事實上，有人可能會反駁說，這是沒有必要的，因為“生物有機體不使用概率論”。無論情況是否如此，不可否認的是，圖模型和概率框架幫助機器學習領域出現了新算法和模型的爆炸式增長。我們還應該清楚，貝葉斯觀點并不是描述機器學習和信息處理的唯一方法。貝葉斯和概率技術在需要考慮不確定性的領域中發揮了自己的作用。

//www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.barber/brml/

本書結構

本書第一部分的目的之一是鼓勵計算機科學專業的學生進入這一領域。許多現代學生面臨的一個特別困難是有限的正規微積分和線性代數訓練，這意味著連續和高維分布的細節可能會讓他們離開。在以概率作為推理系統的一種形式開始時，我們希望向讀者展示他們可能更熟悉的邏輯推理和動態規劃的想法如何在概率環境中有自然的相似之處。特別是，計算機科學的學生熟悉的概念，算法為核心。然而，在機器學習中更常見的做法是將模型視為核心，而如何實現則是次要的。從這個角度來看，理解如何將一個數學模型轉換成一段計算機代碼是核心。

第二部分介紹了理解連續分布所需的統計背景，以及如何從概率框架來看待學習。第三部分討論機器學習的主題。當然，當一些讀者看到他們最喜歡的統計話題被列在機器學習下面時，他們會感到驚訝。統計學和機器學習之間的一個不同觀點是，我們最終希望構建什么樣的系統(能夠完成“人類/生物信息處理任務的機器)，而不是某些技術。因此，我認為這本書的這一部分對機器學習者來說是有用的。第四部分討論了明確考慮時間的動態模型。特別是卡爾曼濾波器被視為圖模型的一種形式，這有助于強調模型是什么，而不是像工程文獻中更傳統的那樣把它作為一個“過濾器”。第五部分簡要介紹了近似推理技術，包括隨機(蒙特卡羅)和確定性(變分)技術。

數據科學概率導論

這本書是大學概率論的入門教材。它有一個使命: 闡明我們在科學和工程中使用的概率工具的動機、直覺和含義。從超過五年的課程教學中，我提煉出了我認為是概率方法的核心。我把這本書放在數據科學的背景下，以強調數據(計算)和概率(理論)在我們這個時代的不可分離性。

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概率論是電子工程和計算機科學中最有趣的學科之一。它將我們喜愛的工程原理與現實聯系起來，這是一個充滿不確定性的世界。然而，因為概率是一門非常成熟的學科，單是本科生的課本就可能在圖書館的書架上擺滿好幾排書。當文學如此豐富時，挑戰就變成了一個人如何在深入細節的同時洞察到洞察力。例如，你們中的許多人以前使用過正態隨機變量，但你們是否想過“鐘形”是從哪里來的?每一門概率課都會教你拋硬幣，但是“拋硬幣”在今天的機器學習中有什么用呢?數據科學家使用泊松隨機變量來模擬互聯網流量，但是這個漂亮的泊松方程是從哪里來的呢?這本書的目的是填補這些知識的差距，這是所有數據科學學生必不可少的。

這就引出了本書的三個目標。(i) 動機: 在數學定義、定理、方程的海洋中，為什么我們要把時間花在這個主題上，而不是其他的? (ii) 直覺: 當進行推導時，在這些方程之外是否有幾何解釋或物理學?(iii) 言外之意: 當我們學習了一個話題后，我們可以解決哪些新問題?本書的目標讀者是電子工程和計算機科學專業的本科生三、四年級和一年級研究生。先決條件是標準的本科線性代數和微積分，除了需要傅里葉變換的特征函數部分。一門信號與系統的本科課程就足夠了，即使是在學習這本書的同時選修。

這本書的篇幅適合兩學期的課程。教師被鼓勵使用最適合他們的課程的章節集。例如，基本概率課程可以使用第1-5章作為主干。關于樣本統計的第6章適合希望獲得概率收斂理論見解的學生。關于回歸的第七章和關于估計的第八章最適合學習機器學習和信號處理的學生。第9章討論了對現代數據分析至關重要的置信區間和假設檢驗。第10章介紹了隨機過程。我的隨機過程方法更適合于信息處理和通信系統，這通常與電氣工程專業的學生更相關。

本書特色：

涵蓋范圍廣，從經典的概率論到現代數據分析技術 概念的幾何和圖形解釋 與MATLAB / Python緊密集成 機器學習的實際應用

目錄內容

Chapter 1 Mathematical Background Chapter 2 Probability Chapter 3 Discrete Random Variables Chapter 4 Continuous Random Variables Chapter 5 Joint Distributions Chapter 6 Sample Statistics Chapter 7 Regression Chapter 8 Estimation Chapter 9 Confidence and Hypothesis Chapter 10 Random Processes

在過去的十年中，人們對不確定性下的連續決策產生了極大的興趣，這是一類涉及到智能體與未知環境交互以實現某些目標的廣泛問題。強化學習方法解決了這些問題，最近人工智能在游戲、機器人等領域取得了突破。受這些實證證明的啟發，許多學習理論界的研究人員將他們的注意力轉向了強化學習，試圖更好地理解這些問題并發展新的算法原則。他們的努力為強化學習帶來了一個更現代的統計基礎，強調通過全局收斂、樣本復雜性和遺憾分析的非漸近特征。

本教程將概述這一新興理論，重點是最具挑戰性的在線探索設置。本教程分為三個部分:

第一部分將介紹必要的背景知識和定義。我們在這里重點討論了表式馬爾可夫決策過程的最基本設置，并考慮了難度不斷增加的問題:從規劃，到基于探索性分布的優化，再到在線探索。我們將提出兩種算法:用于優化問題的自然策略梯度(NPG)和用于探索的ucb -值迭代(UCB-VI)，以及它們的保證。

第二部分是復習/實踐習部分。我們準備了一個問題集，涵蓋了NPG和UCB-VI的詳細分析，突出了在強化學習中廣泛有用的關鍵引理，以及與相關領域的技術聯系。這次會議將集體舉行。許多該領域的專家將會在問題集上提供幫助或回答其他問題。

第三部分將著重于表格設置之外的在線探索，在表格設置中需要函數近似來進行泛化。在這里，我們將提供一個RL模型和復雜性度量的合集，使易于處理的學習，以及一些統計障礙和算法。最后，我們將討論一些尚未解決的問題和未來的方向。

所有COLT參與者都可以訪問本教程。不需要RL的背景知識，但我們希望教程參與者能夠熟練使用學習理論研究中使用的標準數學工具，如集中不等式和一些線性代數。

//rltheorybook.github.io/colt21tutorial

貝葉斯概率模型為不確定性下的相干推理和預測提供了一個原則框架。近似推理解決了貝葉斯計算的關鍵挑戰，即計算棘手的后驗分布和相關數量，如貝葉斯預測分布。近十年來，貝葉斯建模技術在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等領域的機器學習任務中得到了廣泛應用。

本教程對近似推理的最新進展進行了一個連貫的總結。我們將以介紹近似推理的概念和變分推理的基礎知識開始本教程。然后我們將描述現代近似推理的基本方面，包括可擴展推理、蒙特卡洛技術、平攤推理、近似后驗設計和優化目標。這些最新進展之間的聯系也將被討論。最后，我們將在下游不確定性估計和決策任務中的應用實例提供先進的近似推理技術，并對未來的研究方向進行討論。

可解釋的機器學習模型和算法是越來越受到研究、應用和管理人員關注的重要課題。許多先進的深度神經網絡(DNNs)經常被認為是黑盒。研究人員希望能夠解釋DNN已經學到的東西，以便識別偏差和失敗模型，并改進模型。在本教程中，我們將全面介紹分析深度神經網絡的方法，并深入了解這些XAI方法如何幫助我們理解時間序列數據。

//xai.kaist.ac.kr/Tutorial/2020/

專注于識別和解決應用中出現的凸優化問題。凸集、函數和優化問題。凸分析基礎。最小二乘、線性和二次規劃、半定規劃、極大極小、極值體積等問題。最優性條件，對偶理論，備選定理，及應用。內點法。應用于信號處理，統計和機器學習，控制和機械工程，數字和模擬電路設計，和金融。

• 為學生提供識別應用中出現的凸型優化問題的工具和訓練
• 提出這類問題的基本理論，集中討論對計算有用的結果
• 讓學生對這類問題的解決方法有全面的了解，并有一定的解題經驗
• 給學生在他們自己的研究工作或應用中使用這些方法所需的背景知識

//web.stanford.edu/class/ee364a/index.html