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以深度神經網絡為代表的“深度學習”系統正越來越多地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，在許多高級學術機構中，深度學習的專業知識正從深奧的要求迅速轉變為強制性的先決條件，并成為工業就業市場的一大優勢。

在本課程中，我們將學習深度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。在本課程結束時，預計學生將對這門學科非常熟悉，并能夠將深度學習應用于各種任務。他們也將被定位去理解關于這個主題的許多當前的文獻，并通過進一步的學習來擴展他們的知識。

如果你只對課程感興趣，你可以在YouTube頻道上觀看。

//deeplearning.cs.cmu.edu/F20/

機器學習(ML)是一組技術，允許計算機從數據和經驗中學習，而不是要求人類手工指定所需的行為。ML在AI的學術領域和工業領域都越來越重要。本課程提供了一些最常用的ML算法的廣泛介紹。它還將介紹一些關鍵的算法原理，這些原理將作為更高級課程的基礎，如CSC412/2506(概率學習和推理)和CSC413/2516(神經網絡和深度學習)。

我們從最近鄰，典型非參數模型開始。然后我們轉向參數模型:線性回歸、邏輯回歸、softmax回歸和神經網絡。然后我們轉向無監督學習，特別關注概率模型，以及主成分分析和k均值。最后，我們介紹了強化學習的基礎知識。

//www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc311_f20/

這本教科書提供了一個簡明的，易理解的和引人入勝的深度學習的第一個介紹，提供了大量連接主義模型。本文以簡單直觀的方式探索最流行的算法和架構，并逐步解釋數學推導。內容涵蓋卷積網絡、LSTMs、Word2vec、RBMs、DBNs、神經圖靈機、內存網絡和自動編碼器。整本書提供了大量的工作Python代碼示例，代碼也在附帶的網站上單獨提供。

主題和特點:

• 介紹機器學習的基本原理，以及深度學習的數學和計算先決條件
• 討論前饋神經網絡，并探索這些可應用于任何神經網絡的修改
• 檢查卷積神經網絡，和遞歸連接到前饋神經網絡
• 描述分布式表示的概念、自動編碼器的概念以及深度學習語言處理背后的思想
• 介紹了人工智能和神經網絡的簡史，并回顧了在深度學習和連接主義方面有趣的開放研究問題
• 這本清晰而生動的深度學習入門書是計算機科學、認知科學和數學以及語言學、邏輯、哲學和心理學等領域的研究生和高級本科生的必備讀物。

桑德羅·斯坎西博士是薩格勒布大學邏輯學助理教授，也是克羅地亞薩格勒布大學代數學院的數據科學講師。

地址：

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-73004-2?utm_source=springer&utm_medium=referral&utm_content=null&utm_campaign=SRCN_3_LL01_CN_CNJS_CS_textbook

數據科學和人工智能是令人著迷的計算領域。微軟在這些新技術上下了很大的賭注，但我們也知道，數據科學家都是訓練有素的專業人士，并不是每個軟件開發人員都能創建和維護復雜的數據模型，執行線性代數或購買昂貴的GPU設備來運行這些模型。這正是我們創造認知服務的原因。這套服務提供了預訓練模型，您可以使用開箱即用的模型來執行視覺、語音、知識、搜索和語言方面的操作。在本次會議上，微軟的云開發者倡導者Laurent Bugnion將向您展示如何使用認知服務增強應用程序的高級功能，如何使用自己的數據細化訓練過的模型，以及如何將認知服務與其他Azure服務集成以實現任務自動化。

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

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：

編寫機器人程序仍然是出了名的困難。讓機器人具備學習的能力，就可以繞過那些通常需要耗費大量時間來完成特定任務的編程工作。這個演講將描述最近在深度強化學習(機器人通過自己的嘗試和錯誤學習)、學徒學習(機器人通過觀察人學習)和元學習(機器人學習學習)方面的進展。這項工作使機器人在操作、移動和飛行方面有了新的能力，這些領域的進步都是基于相同的方法。

//www.youtube.com/watch?v=WGza-jN4CZs

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