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在人工智能、統計學、計算機系統、計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等許多領域中，許多問題都可以被視為從局部信息中尋找一致的全局結論。概率圖模型框架為這一范圍廣泛的問題提供了一個統一的視圖，能夠在具有大量屬性和巨大數據集的問題中進行有效的推理、決策和學習。這門研究生水平的課程將為您在復雜問題中運用圖模型中解決核心研究主題提供堅實的基礎。本課程將涵蓋三個方面: 核心表示，包括貝葉斯網絡和馬爾科夫網絡，以及動態貝葉斯網絡;概率推理算法，包括精確和近似; 以及圖模型的參數和結構的學習方法。進入這門課程的學生應該預先具備概率、統計學和算法的工作知識，盡管這門課程的設計是為了讓有較強數學背景的學生趕上并充分參與。希望通過本課程的學習，學生能夠獲得足夠的實際應用的多變量概率建模和推理的工作知識，能夠用通用模型在自己的領域內制定和解決廣泛的問題。并且可以自己進入更專業的技術文獻。

在過去的十年里，深度神經網絡已經成為人工智能許多領域不可或缺的工具，包括計算機視覺、計算機圖形學、自然語言處理、語音識別和機器人技術。本課程將介紹深度神經網絡的理論與實踐原理。在其他主題中，我們將涵蓋計算圖、激活函數、損失函數、訓練、正則化和數據增強，以及各種基本和最先進的深度神經網絡架構，包括卷積網絡和圖神經網絡。該課程還將解決深度生成模型，如自動編碼器，變分自動編碼器和生成對抗網絡。此外，在整個課程中，還將介紹來自不同領域的應用。本教程將通過在Python和PyTorch中實現和應用深度神經網絡來加深對它們的理解。

//uni-tuebingen.de/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/lehrstuehle/autonomous-vision/lectures/deep-learning/

人工智能是一門研究生（高年級本科生可選）專業基礎課程，旨在講授人工智能的基本理論、方法和技術，并落實到算法，主要內容包括：智能體，搜索算法，約束滿足問題，邏輯智能體，自動推理，自動規劃，知識表示，不確定知識和推理， 決策，機器學習，自然語言理解，機器人等。授課內容參見講義。參考資料選自國際優秀教材和重要文獻。

//www.math.pku.edu.cn/teachers/linzq/teaching/ai/ai.html

人工智能　

1 引論

1.1  AI

1.2  基礎

1.3  歷史

1.4  現狀

1.5  爭論

2 智能體

2.1 智能體

2.2 智能程序

2.3 理性

2.4 環境

2.5 智能體結構

2.6 多智能體

3 搜索算法

3.1 問題求解主體

3.2 基本搜索算法

3.3 啟發式搜索

3.4 局部搜索

3.5 在線搜索

3.6 對抗搜索

3.7 元搜索

4 約束滿足問題

4.1  約束滿足問題

4.2  約束傳播

4.3  回溯搜索

4.4  局部搜索

4.5  結構與分解

5 邏輯智能體

5.1 知識智能體

5.2 命題邏輯

5.3 可滿足性問題

5.4 一階邏輯

5.5 AI的邏輯基礎

6 自動推理

6.1 自動定理證明

6.2 前向和反向推理

6.3 歸結

6.4 模型檢測

7 自動規劃

7.1  規劃智能體

7.2  經典規劃

7.3  分層規劃

7.4  情態演算

7.5  偏序規劃

7.6  非經典規劃

7.7  排程

8 知識表示

8.1  知識

8.2  本體

8.3  產生式系統

8.4  定性物理

8.5  結構描述

8.6  框架與語義網

8.7  語義Web

8.8  知識圖譜

8.9  知識嵌入

8.10  變化

8.11  解釋與診斷

8.12  心智狀態

8.13  常識   

9 不確定知識和推理

9.1  不確定性

9.2  概率

9.3  貝葉斯網絡

9.4  概率推理

9.5  動態貝葉斯網絡

9.6  因果推理

9.7  概率程序設計

9.8  概率邏輯

10 決策

10.1 決策智能體

10.2 優先性

10.3 效用

10.4 決策網

10.5 序列決策

10.6 多智能體系統

10.7 博弈論

11 機器學習

11.1 學習智能體

11.2 歸納學習

11.3 深度學習

11.4 統計學習

11.5 強化學習

11.6 遷移學習

11.7 集成學習

11.8 聯邦學習

11.9 解釋學習

11.10 計算學習理論

12 自然語言理解

12.1 語言

12.2 語法

12.3 語義

12.4 語言模型

12.5 神經語言系統

12.6 自然語言任務

12.7 對話 AI

13 機器人

13.1 機器人

13.2 計算機視覺

13.3 機器人感知

13.4 運動規劃

13.5 控制器

13.6 智能汽車

14 人工智能哲學

14.1  AI 哲學

14.2  弱 AI

14.3  強 AI 

14.4  倫理

14.5  AI 的未來

這是一門關于在不確定情況下強化學習(RL)和順序決策的入門課程，重點在于理解理論基礎。我們研究如何使用動態規劃方法，如價值和策略迭代，來解決具有已知模型的順序決策問題，以及如何擴展這些方法，以解決模型未知的強化學習問題。其他主題包括(但不限于)RL中的函數近似、策略梯度方法、基于模型的RL以及平衡探索-利用權衡。本課程將以講座和閱讀古典及近期論文的方式傳授給學生。因為重點是理解基礎，你應該期望通過數學細節和證明。本課程的要求背景包括熟悉概率論和統計、微積分、線性代數、最優化和(有監督的)機器學習。

//amfarahmand.github.io/IntroRL/

目錄內容：

• Introduction to Reinforcement Learning
• Structural Properties of Markov Decision Processes (Part I)
• Structural Properties of Markov Decision Processes (Part II)
• Planning with a Known Model
• Learning from a Stream of Data (Part I)
• Learning from a Stream of Data (Part II)
• Value Function Approximation (Part I)
• Value Function Approximation (Part II)
• Value Function Approximation (Part III)
• Value Function Approximation (Part IV)
• Policy Gradient Methods
• Model-based RL
• Presentations

強化學習入門筆記

這是多倫多大學計算機科學系于2021年春季教授的強化學習(RL)研究生課程介紹的講義。本課程是入門性的，因為它不需要預先接觸強化學習。然而，它不僅僅是算法的集合。相反，它試圖在RL中經常遇到的許多重要思想和概念背后建立數學直覺。在這些講義的過程中，我證明了很多基礎的，或者有時不那么基礎的，RL的結果。如果某個結果的證明過于復雜，我就證明一個簡化的版本。

強化學習(RL)既指一類問題，也指解決這類問題的一組計算方法。RL問題是指如何采取行動，使某些長期績效的概念得到最大化。RL問題，從它的定義來看，是關于一個實體的行為和交互，我們稱之為代理，與其周圍的環境，我們稱之為環境。這是一個非常普遍的目標。有人可能會說，解決AI問題等同于解決RL問題。強化學習也指解決RL問題的一套計算方法。一個代理需要做什么樣的計算才能確保它的行為能夠帶來良好的(甚至是最佳的)長期性能?實現這些的方法稱為RL方法。歷史上，在所有試圖解決RL問題的計算方法中，只有一個子集被稱為RL方法。例如Q-Learning這樣的方法(我們將在本課程中學習)是一種很好的RL方法，但是進化計算的方法，如遺傳算法，則不是。人們可以爭辯說，進化計算方法沒有太多的“學習”成分，或者它們不以個體生命的時間尺度行事，而是以世代的時間尺度行事。雖然這些是真正的區別，但這種劃分方式有些武斷。在本課堂講稿中，我們將重點放在“RL社區”中經常學習的方法上。

提起李宏毅老師，熟悉機器學習的讀者朋友一定不會陌生。很多人選擇的機器學習入門學習材料都是李宏毅老師的臺大公開課視頻。今年李宏毅老師開設一門新的機器學習機器學習課程，涵蓋最新熱門主題，非常值得關注！

李宏毅老師的機器學習視頻是機器學習領域經典的中文視頻之一，也被稱為中文世界中最好的機器學習視頻。李老師以幽默風趣的上課風格讓很多晦澀難懂的機器學習理論變得輕松易懂，他將理論知識與有趣的例子結合在課堂上展現，并且對深奧的理論知識逐步推導，保證學習者能夠學習到問題的精髓所在。比如老師會經常用寶可夢來結合很多機器學習算法。對于想入門機器學習又想看中文講解的人來說絕對是非常推薦的。

//speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html

目錄內容： 引言 深度學習 自注意力 機器學習理論 Transformer 生成式模型 自監督學習 可解釋AI，對抗攻擊 域自適應，強化學習 量子機器學習 終身壓縮 元學習

本課程由四個部分組成。

• 數學基礎。矩陣、向量、Lp范數、范數的幾何、對稱性、正確定性、特征分解。無約束優化，graident下降，凸函數，拉格朗日乘數，線性最小二乘。概率空間，隨機變量，聯合分布，多維高斯函數。

• 線性分類器。線性判別分析、分離超平面、多類分類、貝葉斯決策規則、貝葉斯決策規則的幾何、線性回歸、邏輯回歸、感知器算法、支持向量機、非線性變換。

• 學習理論。偏差與方差、訓練與測試、泛化、PAC框架、Hoeffding不等式、VC維。

• 魯棒性。對抗性攻擊，有目標和無目標攻擊，最小距離攻擊，最大損失攻擊，規則攻擊。通過納微擾。支持向量機的魯棒性。

//engineering.purdue.edu/ChanGroup/ECE595/index.html

本課程是講座和編程作業的結合，其中我們將學習現代數據庫管理系統的內部原理。它將涵蓋在高性能事務處理系統(OLTP)和大型分析系統(OLAP)中使用的組件的核心概念和基礎。這個類將強調這些思想實現的效率和正確性。本課程適用于對系統編程感興趣的高級本科生和研究生。

//www.cc.gatech.edu/~jarulraj/courses/4420-f20/

這是一門關于機器學習的入門課程。機器學習是一組技術，它允許機器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。在過去的20年里，機器學習技術在人工智能的學術領域和科技行業中都變得越來越重要。本課程提供了一些最常用的ML算法的廣泛介紹。

課程的前半部分側重于監督學習。我們從最近鄰、決策樹和集合開始。然后介紹了參數化模型，包括線性回歸、logistic回歸和softmax回歸以及神經網絡。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。

課程內容：

• 最近鄰導論
• 決策樹集成
• 線性回歸線性分類
• Softmax回歸、SVM、Boosting
• PCA、Kmeans、最大似然
• 概率圖模型
• 期望最大化
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 強化學習
• 可微分隱私
• 算法公平性

//www.cs.toronto.edu/~huang/courses/csc2515_2020f/

推薦閱讀材料： Hastie, Tibshirani, and Friedman: “The Elements of Statistical Learning” Christopher Bishop: “Pattern Recognition and Machine Learning”, 2006. Kevin Murphy: “Machine Learning: a Probabilistic Perspective”, 2012. David Mackay: “Information Theory, Inference, and Learning Algorithms”, 2003. Shai Shalev-Shwartz & Shai Ben-David: “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms”, 2014.

學習路線圖：

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/

【導讀】紐約大學開設的離散數學課程，這是一門運用于計算機科學的離散數學課程。這只是一門一學期的課程，所以有很多話題是它沒有涉及到的，或者沒有深入討論。但我們希望這能給你一個技能的基礎，你可以在你需要的時候建立，特別是給你一點數學的成熟——對數學是什么和數學定義和證明如何工作的基本理解。