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主題： 11-785 Introduction to Deep Learning

簡介： 以深度神經網絡為代表的“深度學習”系統正日益接管所有人工智能任務，從語言理解、語音和圖像識別，到機器翻譯、規劃，甚至是游戲和自動駕駛。因此，在許多先進的學術環境中，深度學習的專業知識正迅速從一個深奧的理想轉變為一個強制性的先決條件，并在工業就業市場上占有很大優勢。在本課程中，我們將學習深層神經網絡的基礎知識，以及它們在各種人工智能任務中的應用。課程結束時，學生將對本課程有相當的了解，并能將深度學習應用到各種任務中。他們還將通過進一步的研究來了解關于這一主題的許多現有文獻并擴展他們的知識。

主講人簡介： Bhiksha Raj，卡內基梅隆大學計算機學院教授，IEEE研究員。個人主頁：//mlsp.cs.cmu.edu/people/bhiksha/index.php

主題： Deep Sequence Modeling

簡介：

• 一個序列建模問題：預測下一個單詞

• 循環神經網絡（RNNs）

• 時間反向傳播（BPTT）

• 長短期記憶（LSTM）網絡

• RNN應用

題目： A Survey of Deep Learning Applications to Autonomous Vehicle Control

摘要：

為自動駕駛車輛設計一個能夠在所有駕駛場景中提供足夠性能的控制器是一個挑戰，因為它的環境非常復雜，而且無法在部署后可能遇到的各種場景中測試系統。然而，深度學習方法已經顯示出巨大的潛力，不僅為復雜的非線性控制問題提供了出色的性能，而且還可以將以前學習的規則推廣到新的場景中。基于這些原因，在車輛控制中使用深度學習變得越來越流行。雖然在這一領域取得了重要的進展，但這些工作尚未得到全面總結。本文調查了文獻報道的廣泛的研究工作，旨在通過深度學習的方法來控制車輛。雖然控制和感知之間存在重疊，但本文的重點是車輛控制，而不是更廣泛的感知問題，包括語義分割和目標檢測等任務。本文通過比較分析，明確了現有深度學習方法的優勢和局限性，并從計算、體系結構選擇、目標規范、泛化、驗證和驗證以及安全性等方面探討了研究的挑戰。總的來說，這項調查為智能交通系統相關的一個快速發展的領域帶來了及時和熱門的信息。

作者：

Sampo Kuutti是薩里大學汽車工程中心碩士研究生，研究興趣是機器學習，強化學習，自動車輛。

Richard Bowden是英國薩里大學計算機視覺和機器學習教授，在倫敦大學獲得計算機科學學士學位，利茲大學獲得理學碩士學位，布魯內爾大學獲得計算機視覺博士學位。Richard Bowden教授領導視覺、語言和信號處理中心的認知視覺小組，他的研究中心是利用計算機視覺來定位、跟蹤和理解人類。他是圖像和視覺計算、IEEE模式分析和機器智能的副主編，是英國機器視覺協會(BMVA)執行委員會的成員。

主題： Mathematics of Deep Learning

摘要： 本教程將介紹一些深神經網絡的理論結果，其目的是為屬性提供數學證明，如逼近能力、收斂性、全局最優性、不變性、學習表征的穩定性、泛化誤差等。討論了該理論在神經網絡訓練中的應用。本教程將從90年代早期的神經網絡理論（包括著名的Hornik等人的研究成果）開始。還有Cybenko）。接下來，我們將討論過去五年中為深度學習而建立的最新理論成果。文中還將討論該理論所遵循的實際考慮。

邀請嘉賓： Raja Giryes，是特拉維夫大學電氣工程學院的助理教授。他獲得了海拉以色列理工學院計算機科學系理學學士（2007）、理學碩士（M.Elad教授和Y.C.Eldar教授監督，2009）和博士（M.Elad教授監督，2014）學位。Raja是Technion（2013年11月至2014年7月）計算機科學系和杜克大學G.Sapiro教授實驗室（2014年7月和2015年8月）的博士后。他的研究興趣在于信號和圖像處理與機器學習的交叉點，特別是在深度學習、反問題、稀疏表示和信號和圖像建模方面。Raja獲得了EURASIP最佳博士獎、ERC StG獎、Maof優秀青年教師獎（2016-2019）、VATAT優秀博士后獎學金（2014-2015）、英特爾研究與卓越獎（2005、2013），德克薩斯儀器公司（2008）頒發的信號處理卓越獎（ESPA），是Azrieli研究員計劃（2010-2013）的一部分。

下載鏈接： 鏈接：//pan.baidu.com/s/1tHvvi7codVe4kdb1quZB1w 提取碼：99fm

課程介紹

麻省理工學院深度學習和自動駕駛課程，介紹了深度學習的相關知識，以及深度學習在自動駕駛領域的實踐和應用。

面向人群

課程主要面向機器學習初學者，也同樣適用于深度學習、自動駕駛領域的高級研究人員，能夠幫助學習者了解深度學習在自動駕駛中的應用。

課程大綱

• 第一講 - 深度學習
• 第二講 - 自動駕駛
• 第三講 - 深度增強學習
• 第四講 - 計算機視覺
• 第五講 - 能夠感知人類的深度學習
• 客邀講座 - 自動駕駛機器學習的興起
• 客邀講座 - 深度學習在自動駕駛領域的應用
• 客邀講座 - 深度學習在自動駕駛領域的應用

課程鏈接：//selfdrivingcars.mit.edu/

中文字幕：

主題： Introduction to Machine Learning

課程簡介： 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驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、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。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。

邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。

Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。

Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等