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課程名稱： Deep Learning

課程地址： //github.com/glouppe/info8010-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： 引言 機器學習基礎 多層感知器 自動微分 訓練神經網絡 卷積神經網絡 計算機視覺 遞歸神經網路 注意力機制與Transformer 生成式對抗網絡 不確定性 深度強化學習

你講學習到：

• 在本課程結束時，您將獲得一個堅實和詳細的深度學習領域的理解
• 您將學習如何為廣泛的高級概率推理任務設計深度神經網絡，以及如何訓練它們。
• 這些在課程中看到的模型適用于各種各樣的人工智能問題，在工程和科學中有很多應用。

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：

【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！最新一講是深度計算機視覺。

本課程探索了生成式模型的各種現代技術。生成模型是一個活躍的研究領域: 我們在本課程中討論的大多數技術都是在過去10年發展起來的。本課程與當前的研究文獻緊密結合，并提供閱讀該領域最新發展的論文所需的背景。課程將集中于生成式建模技術的理論和數學基礎。作業將包括分析練習和計算練習。本課程專題旨在提供一個機會，讓你可以將這些想法應用到自己的研究中，或更深入地研究本課程所討論的主題之一。

• 自回歸模型 Autoregressive Model
  • The NADE Framework
  • RNN/LSTM and Transformers
• 變分自編碼器 Variational Autoencoders
  • The Gaussian VAE
  • ConvNets and ResNets
  • Posterior Collapse
  • Discrete VAEs
• 生成式對抗網絡 Generative Adversarial Nets
  • f-GANs
  • Wasserstein GANs
  • Generative Sinkhorn Modeling
• 生成流 Generative Flow
  • Autoregressive Flows
  • Invertible Networks
  • Neural Ordinary Differential Equations
• 基于能量的模型 Energy-Based Models
  • Stein's Method and Score Matching
  • Langevin Dynamics and Diffusions

【導讀】慕尼黑大學開設的《高級深度學習》技術課程，重點介紹計算機視覺的前沿深度學習技術。最新一期介紹了《生成式對抗網絡》進展，講述了GAN的知識體系，值得關注。

本文為大家帶來了一份斯坦福大學的最新課程CS236——深度生成模型，目前更新到第一課，感興趣的同學可以多多關注，跟隨學習。

生成式模型被廣泛應用到人工智能和機器學習的諸多領域當中。最近，通過結合隨機梯度下降的優化方法，使用深度神經網絡參數化這些模型所取得的進展，已經使得對于包括圖像，文本和語音在內的復雜，高維度數據建模成為可能。在本次課程中，我們將要學習深度生成式模型的概率基礎和學習算法，包括自動編碼器(AE)的各種變體，生成式對抗網絡，自回歸模型和標準化流模型(normalizing flow models)。本課程還將討論從深度生成式模型中獲益的應用領域，例如計算機視覺，語音，自然語言處理，圖挖掘和強化學習。