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課程名稱： Artificial Intelligence: Principles and Techniques

課程簡介：

網絡搜索、語音識別、人臉識別、機器翻譯、自動駕駛和自動調度有什么共同之處?這些都是復雜的現實世界問題，而人工智能(AI)的目標就是用嚴格的數學工具來解決這些問題。在本課程中，您將學習驅動這些應用程序的基本原則，并練習實現其中一些系統。具體的主題包括機器學習、搜索、馬爾科夫決策過程、約束滿足、圖形模型和邏輯。這門課程的主要目標是讓你具備解決生活中可能遇到的新人工智能問題的工具。

課程部分大綱：

• 課程簡介
• 基礎知識
• 機器學習
  • 線性分類
  • 損失最小化
  • 隨機梯度下降法
  • 章節:優化，概率，Python(綜述)
  • 特性和非線性
  • 神經網絡，最近鄰
• 搜索
• 馬爾可夫決策過程
  • 政策評估，政策改進
  • 策略迭代，值迭代
  • 強化學習
• 博弈
• 約束滿足問題(Dorsa, Reid)
• 貝葉斯網絡
• 邏輯
• 結論

講師介紹：

Percy Liang，斯坦福大學計算機科學與統計系副教授，他的研究方向是自然語言處理和統計機器學習。 個人網頁：//cs.stanford.edu/~pliang/

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

內容介紹：

計算機科學正在發展，以利用新的硬件，如GPU、TPUs、CPU和大型的集群。許多子領域，如機器學習和優化，已經調整了它們的算法來處理這樣的集群。

主題包括分布式和并行算法:優化、數值線性代數、機器學習、圖形分析、流形算法，以及其他在集群中難以擴展的問題。該類將重點分析程序，并使用Apache Spark和TensorFlow實現一些程序。

本課程將分為兩部分:首先，介紹并行算法的基礎知識和在單多核機器上的運行時分析。其次，我們將介紹在集群機器上運行的分布式算法。

現代博弈論的權威性和定量方法，應用于經濟、政治科學、軍事科學和金融等不同領域。

探索當前博弈論文本中未涉及的領域，包括對零和博弈的深入研究;提供博弈論的入門材料，包括討價還價，室內游戲，體育，網絡游戲和動態游戲;探討議價模式，探討議價模式下的資源分配、買賣指示、信譽等新結果;在每一章的結尾，都會給出理論結果以及大量的例子和詳細的解決方案;平衡了博弈論的理論基礎和復雜應用。

題目： Data Science in Economics

摘要：

本文介紹了經濟學中數據科學的發展現狀，通過在數據科學中的一個新的分類應用和方法的研究進展。數據科學的研究進展分為三類:深度學習模型、集成模型和混合模型。應用領域包括股票市場、市場營銷、電子商務、企業銀行和加密貨幣。Prisma方法是一種系統的文獻綜述方法，用于保證調查的質量。結果表明，混合模型的發展趨勢為51%以上的文獻采用了混合模型。另一方面，我們發現基于RMSE精度度量的混合模型具有比其他算法更高的預測精度，然而這是預期的趨勢走向先進的深度學習模型。

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

本課程涵蓋了機器學習和統計建模方面的廣泛主題。 雖然將涵蓋數學方法和理論方面，但主要目標是為學生提供解決實際中發現的數據科學問題所需的工具和原理。 本課程還可以作為基礎，以提供更多專業課程和進一步的獨立學習。 本課程是數據科學中心數據科學碩士學位課程核心課程的一部分。 此類旨在作為DS-GA-1001數據科學概論的延續，其中涵蓋了一些重要的基礎數據科學主題，而這些主題可能未在此DS-GA類中明確涵蓋。

課程大綱

• Week 1：統計學習理論框架
• Week 2：隨機梯度下降
• Week 3：正則化，Lasso, 和 Elastic網，次梯度方法
• Week 4：損失函數，SVM，代表定理
• Week 5：核方法
• Week 6：最大似然，條件概率
• Week 7：期中
• Week 8：貝葉斯方法
• Week 9：貝葉斯條件概率，多分類
• Week 10：分類和回歸樹
• Week 11：bagging和隨機森林，梯度提升
• Week 12：K-Means，高斯混合模型
• Week 13：EM算法
• Week 14：神經網絡，反向傳播

普林斯頓大學在19年春季學期,開設了COS 598D《機器學習優化》課程，課程主要介紹機器學習中出現的優化問題，以及解決這些問題的有效算法。前不久，課程教授Elad Hazan將其精心準備的課程講義開放了出來，講義內容詳實循序漸進，非常適合想要入門機器學習的同學閱讀。

COS 598D：Optimization for Machine Learning（機器學習優化）是普林斯頓大學在19年春季學期開設的課程。課程主要介紹機器學習中出現的優化問題，以及解決這些問題的有效算法。

課程內容涵蓋：

• Introduction to convex analysis
• first-order methods, convergence analysis
• generalization and regret minimization
• regularization
• gradient descent++:
  • acceleration
  • variance reduction
  • adaptive preconditioning
• 2nd order methods in linear time
• projection-free methods and the Frank-Wolfe algorithm
• zero-order optimization, convex bandit optimization
• optimization for deep learning: large scale non-convex optimization