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預先訓練詞嵌入是NLP深度學習成功的關鍵，因為它們允許模型利用web上幾乎無限數量的未注釋文本。在過去的幾年里，條件語言模型被用來生成預先訓練好的上下文表示，這比簡單的嵌入更加豐富和強大。本文介紹了一種新的預訓練技術——BERT(來自Transformer的雙向編碼器表示)，它可以生成深度雙向的預訓練語言表示。BERT在斯坦福問答數據集、多項、斯坦福情感樹庫和許多其他任務上獲得了最先進的結果。

Jacob Devlin是谷歌的研究員。在谷歌，他的主要研究興趣是開發用于信息檢索、問題回答和其他語言理解任務的快速、強大和可擴展的深度學習模型。2014年至2017年，他在微軟研究院擔任首席研究員，領導微軟翻譯從基于短語的翻譯過渡到神經機器翻譯(NMT)。他獲得了ACL 2014最佳長論文獎和NAACL 2012最佳短論文獎。2009年，他在馬里蘭大學(University of Maryland)獲得了計算機科學碩士學位，導師是邦尼·多爾(Bonnie Dorr)博士。

題目： Multimodal Model Agnostic Meta-Learning via Task-Aware Modulation

簡介：

模型不可知元學習者的目標是從相似的任務中獲取元學習參數，以適應分布相同但梯度更新較少的新任務。由于模型選擇的靈活性，這些框架在諸如少鏡頭圖像分類和增強學習等多個領域表現出了良好的性能。然而，此類框架的一個重要限制是，它們尋求在整個任務分布中共享的公共初始化，這極大地限制了它們能夠學習的任務分布的多樣性。在本文中，我們增強了MAML的能力，以識別從多模式任務分布中采樣的任務模式，并通過梯度更新快速適應。具體來說，我們提出了一個多模態MAML框架，該框架能夠根據所識別的模式調整其元學習先驗參數，從而實現更高效的快速適應。我們在一組不同的少鏡頭學習任務上對所提出的模型進行評估，包括回歸、圖像分類和強化學習。結果不僅證明了我們的模型在調整元學習先驗以響應任務特征方面的有效性，而且表明了多模態分布的訓練比單模態訓練有更好的效果。

邀請嘉賓：

Risto Vuorio是密歇根大學Satinder Singh實驗室的訪問學者，致力于深度強化學習和終身學習，對開發新的增強學習算法并將其應用于新問題很感興趣。

Shao-Hua Sun是南加利福尼亞大學(USC)計算機科學專業的三年級博士生，與Joseph J. Lim教授一起在視覺與機器人認知學習實驗室(CLVR)擔任Annenberg研究員。在加入USC之前，在國立臺灣大學(NTU)電子工程系獲得學士學位。研究興趣橫跨深度學習、計算機視覺、強化學習、元學習、機器人學習等領域。

課程名稱： CS276: Information Retrieval and Web Search(Spring quarter 2019

課程簡介： 信息檢索（Information Retrieval）是用戶進行信息查詢和獲取的主要方式，是查找信息的方法和手段。 IR是自然語言處理（NLP）領域中的第一個，并且仍然是最重要的問題之一。 網絡搜索是將信息檢索技術應用于世界上最大的文本語料庫-網絡-這是大多數人最頻繁地與IR系統交互的區域。

在本課程中，我們將介紹構建基于文本的信息系統的基本和高級技術，包括以下主題：

• 高效的文本索引
• 布爾和向量空間檢索模型
• 評估和界面問題
• Web的IR技術，包括爬網，基于鏈接的算法和元數據使用
• 文檔聚類和分類
• 傳統和基于機器學習的排名方法

講師介紹： Christopher Manning，SAIL 新任負責人，Christopher Manning于1989年在澳大利亞國立大學取得三個學士學位（數學、計算機和語言學），并于 1994 年獲得斯坦福大學語言學博士學位。 他曾先后在卡內基梅隆大學、悉尼大學等任教，1999 年回到母校斯坦福，就職于計算機科學和語言學系，是斯坦福自然語言處理組（Stanford NLP Group）的創始成員及負責人。重返斯坦福之后，他一待就是 19 年。 Manning 的研究目標是以智能的方式實現人類語言的處理、理解及生成，研究領域包括樹形 RNN 、情感分析、基于神經網絡的依存句法分析、神經機器翻譯和深度語言理解等，是一位 NLP 領域的深度學習開拓者。他是國際計算機學會 (ACM)、國際人工智協會（AAAI）、國際計算語言學會（ACL）等國際權威學術組織的 Fellow，曾獲 ACL、EMNLP、COLING、CHI 等國際頂會最佳論文獎，著有《統計自然語言處理基礎》、《信息檢索導論》等自然語言處理著名教材。

Pandu Nayak，谷歌工程師，負責信息檢索方面的研究。 在加入Google之前，我曾是Stratify，Inc.的首席架構師和首席技術官。在那里，幫助開發了成功的Stratify Legal Discovery服務。

報告主題：Recent Breakthroughs in Natural Language Processing

報告摘要：自然語言處理是計算機科學、語言學和機器學習的交叉點，它關注計算機與人類之間使用自然語言中的溝通交流。總之，NLP致力于讓計算機能夠理解和生成人類語言。NLP技術應用于多個領域，比如天貓精靈和Siri這樣的語音助手，還有機器翻譯和文本過濾等。機器學習是受NLP影響最深遠的領域之一，尤為突出的是深度學習技術。該領域分為以下三個部分：語音識別、自然語言理解、自然語言生成。本次報告結合NLP的最新突破，分別剖析不同領域的研究進展，并對未來的研究方向作出簡單概述。

邀請嘉賓：Christopher Manning，SAIL 新任負責人，于1989年在澳大利亞國立大學取得三個學士學位（數學、計算機和語言學），并于 1994 年獲得斯坦福大學語言學博士學位。 他曾先后在卡內基梅隆大學、悉尼大學等任教，1999 年回到母校斯坦福，就職于計算機科學和語言學系，是斯坦福自然語言處理組（Stanford NLP Group）的創始成員及負責人。重返斯坦福之后，他一待就是 19 年。

Manning 的研究目標是以智能的方式實現人類語言的處理、理解及生成，研究領域包括樹形 RNN 、情感分析、基于神經網絡的依存句法分析、神經機器翻譯和深度語言理解等，是一位 NLP 領域的深度學習開拓者。他是國際計算機學會 (ACM)、國際人工智協會（AAAI）、國際計算語言學會（ACL）等國際權威學術組織的 Fellow，曾獲 ACL、EMNLP、COLING、CHI 等國際頂會最佳論文獎，著有《統計自然語言處理基礎》、《信息檢索導論》等自然語言處理著名教材。

題目： Visual Recognition and Beyond

報告簡介： 本教程涵蓋了視覺識別研究前沿的主題。 我們將討論來自圖像和視頻的實例級識別的最新進展，詳細介紹視覺識別任務系列中的最新工作。 講座涵蓋了圖像分類，視頻分類，對象檢測，動作檢測，實例分割，語義分割，全景分割和姿勢估計背后的方法和原理。

報告目錄：

• 目標檢測與實例分割
• 全局分割: Task and Approaches
• 2D圖像預測3D形狀
• 視頻分類與檢測

嘉賓介紹：

Ross Girshick，是Facebook人工智能研究(FAIR)的一名研究科學家，致力于計算機視覺和機器學習。2012年，他在Pedro Felzenszwalb的指導下獲得了芝加哥大學的計算機科學博士學位。加入FAIR之前，羅斯曾在微軟研究院(Microsoft Research)、雷德蒙(Redmond)和加州大學伯克利分校(University of California, Berkeley)做研究員，他的興趣包括實例級別的對象理解和將自然語言處理與計算機視覺相結合的視覺推理挑戰。他獲得了2017年PAMI青年研究員獎，并以開發R-CNN(基于區域的卷積神經網絡)方法來檢測對象而聞名。2017年，還憑借《面具R-CNN》在ICCV獲得馬爾獎。

，斯坦福大學博士，導師是計算機視覺領域頂級學者李飛飛博士。研究興趣包括計算機視覺和機器學習方面，涉及到視覺推理、視覺和語言，以及使用深層神經網絡生成圖像。Johnson目前是Facebook AI Research的研究科學家。從2019年秋季開始，我將加入密歇根大學計算機科學與工程專業，擔任助理教授。Johnson在2018年夏天完成博士學位，其博士論文組成式視覺智能《Compositional visual intelligence》，195頁詳述采用組合式學習的方法對計算機視覺中圖像描述、視覺問答、文本圖像生成三方面的問題進行了研究，是組合式視覺智能的代表性研究工作。