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主題： 《COMS W4995 Applied Machine Learning Spring 2020》

課程描述： 這門課提供了機器學習和數據科學的實踐方法。本課程討論機器學習方法如SVMs、隨機森林、梯度提升和神經網絡在真實世界數據集上的應用，包括數據準備、模型選擇和評估。這個類補充了COMS W4721，因為它完全依賴于scikit-learn和tensor flow中所有實現的可用開源實現。除了應用模型外，我們還將討論與產生離子化機器學習模型相關的軟件開發工具和實踐。

主講人簡介： Andreas C. Müller，哥倫比亞大學數據科學研究所的副研究員，也是O'Reilly《用Python進行機器學習簡介》一書的作者。他是scikit學習機學習庫的核心開發人員之一，我已經合作維護了幾年。他曾在紐約大學數據科學中心從事開源和開放科學研究，并在亞馬遜擔任機器學習科學家。個人主頁：//amueller.github.io/

【導讀】2020新年伊始，多倫多大學Amir-massoud Farahmand和Emad A. M. Andrews博士開設了機器學習導論課程，介紹了機器學習的主要概念和思想，并概述了許多常用的機器學習算法。它還可以作為更高級的ML課程的基礎。

課程地址：

//amfarahmand.github.io/csc311/

機器學習(ML)是一組技術，它允許計算機從數據和經驗中學習，而不需要人工指定所需的行為。ML在人工智能作為一個學術領域和工業領域都變得越來越重要。本課程介紹了機器學習的主要概念和思想，并概述了許多常用的機器學習算法。它還可以作為更高級的ML課程的基礎。

本課程結束時，學生將學習(大致分類)

• 機器學習問題:監督(回歸和分類)，非監督(聚類，降維)，強化學習

• 模型:線性和非線性(基擴展和神經網絡)

• 損失函數:平方損失、交叉熵、鉸鏈、指數等。

• Regularizers: l1和l2

• 概率觀點:最大似然估計，最大后驗，貝葉斯推理

• 偏差和方差的權衡

• 集成方法:Bagging 和 Boosting

• ML中的優化技術: 梯度下降法和隨機梯度下降法

課程目錄：

參考資料：

(ESL) Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2009.

(PRML) Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006.

(RL) Richard S. Sutton and Andrew G. Barto Reinforcement Learning: An Introduction, 2018.

(DL) Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville (2016), Deep Learning

(MLPP) Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, 2013.

(ISL) Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani, Introduction to Statistical Learning, 2017.

() Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, 2014.

(ITIL) David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, 2003.

課程名稱： Deep Learning

課程簡介：

深度機器學習的最新發展使視覺識別、語音和文本理解或自主智能體系統取得了前所未有的巨大進步。在此背景下，本課程將深入探討深度學習架構的細節，重點是學習這些任務的端到端模型。學生將學習實施、訓練和調試自己的神經網絡，并對該領域的前沿研究有詳細的了解。該課程還將介紹推理方法的最新創新，包括微分推理、對抗性訓練和貝葉斯深度學習。

課程大綱：

• 機器學習基礎
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 訓練神經網絡
• 遞歸神經網路
• 自動編碼器和生成模型
• 生成式對抗網絡
• 不確定性
• 對抗性攻擊與防御

講師介紹：

Gilles Louppe是比利時列日大學人工智能和深度學習的副教授。他曾是紐約大學物理系和數據科學中心的博士后助理，與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實驗關系密切。他的研究處于機器學習、人工智能和物理科學的交叉點上，他目前的研究興趣包括使用和設計新的機器學習算法，以新的和變革性的方式處理來自基礎科學的數據驅動的問題。個人官網：

下載索引：鏈接：

作者介紹： Nils J. Nilsson，斯坦福大學計算機科學系工程學教授，于1958年從斯坦福大學獲得電氣工程博士學位。他在SRI International人工智能中心工作了23年，研究方向是通過統計和神經網絡方法進行模式識別，發明A*啟發式搜索算法和STRIPS自動計劃系統，并指導集成移動機器人SHAKEY的工作。他出版了五本關于人工智能的教科書和其他書籍。

章節介紹：

• 前言
• 布爾函數
• 神經網絡
• 統計學習
• 決策樹
• 歸納邏輯編程
• 計算學習理論
• 無監督學習
• Temporal-Di?erence Learning
• 強化學習

課程簡介

麻省理工學院的深度學習入門課程，適用于計算機視覺，自然語言處理，生物學等領域。主要內容包括深度序列建模，深度計算機視覺，深度生成模型，深度強化學習等。旨在讓學習者獲得深度學習算法的基礎知識，并獲得在TensorFlow中構建神經網絡的實踐經驗。

課程大綱

• 第一講 - 深度學習入門
• 第二講 - 深度序列建模
• 實驗一 - Tensorflow簡介；音樂產生
• 第三講 - 深度計算機視覺
• 第四講 - 深度生成建模
• 實驗二 - 消除面部識別系統的偏見
• 第五講 - 深度強化學習
• 第六講 - 局限性和新領域
• 實驗三 - 像素到控制學習

首席講師：Alexander Amini、Ava Soleimany

講師簡介

Alexander Amini在麻省理工學院獲得了電子工程和計算機科學的理學學士學位和碩士學位，目前為麻省理工學院（MIT）博士生 ，NSF研究員，MIT6.S191的主要組織者和講師：《深度學習入門》。研究重點是構建用于自主系統的端到端控制（即對執行的感知）的機器學習算法，并為這些算法制定保證。并且從事自動駕駛汽車的控制，深層神經網絡的置信度，人類移動性的數學建模以及構建復雜的慣性優化系統等方面的工作。

Ava Soleimany在麻省理工學院獲得了計算機科學和分子生物學的理學學士學位，目前為哈弗大學生物學理學博士、麻省理工學院博士生，同為MIT6.S191的主要組織者和講師：《深度學習入門》。

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