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機器學習是一個令人興奮的話題，關于設計可以從數據中學習的機器。本課程涵蓋了機器學習的必要理論、原理和算法。這些方法是基于統計學和概率論的——它們現在已經成為設計顯示人工智能的系統的必要條件。

//cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/

《智能計算系統》課程由陳云霽老師親自“操刀”，讓大家融會貫通地理解智能計算系統完整的軟硬件技術棧，把割裂的知識點串起來打通任督二脈。據介紹，課程采用“應用驅動，全棧貫通”的思想，以一個圖像遷移風格的驅動范例帶動，重點圍繞智能計算系統的設計理論、方法、關鍵技術等展開討論，從基本概念開始，由淺入深幫助學生建立智能計算系統設計及應用的知識體系，培養智能時代急需的芯片設計、軟件開發、算法研發等各個層次的人才。

課程網站：//novel.ict.ac.cn/aics/ 視頻鏈接：

課程簡介

智能計算系統是智能的核心物質載體，每年全球要制造數以十億計的智能計算系統（包括智能手機、智能服務器、智能可穿戴設備等），需要大量的智能計算系統的設計者和開發者。智能計算系統人才的培養直接關系到我國智能產業的核心競爭力。因此，對智能計算系統的認識和理解是智能時代計算機類專業學生培養方案中不可或缺的重要組成部分，是計算機類專業學生的核心競爭力。

本課程采用“應用驅動，全棧貫通”的思想，以一個圖像遷移風格的驅動范例帶動，重點圍繞智能計算系統的設計理論、方法、關鍵技術等展開討論，從基本概念開始，由淺入深幫助學生建立智能計算系統設計及應用的知識體系，培養智能時代急需的芯片設計、軟件開發、算法研發等各個層次的人才。

課程大綱

第一章：概述展開 1.1 人工智能 1.2 智能計算系統 1.3 驅動范例

第二章：神經網絡基礎展開 2.1 從機器學習到神經網絡 2.2 神經網絡訓練 2.3 神經網絡設計原則 2.4 過擬合與正則化 2.5 交叉驗證 下載課件

第三章：深度學習展開 3.1 適合圖像處理的卷積神經網絡 3.2 基于卷積神經網絡的圖像分類算法 3.3 基于卷積神經網絡的圖像目標檢測算法 3.4 序列模型：循環神經網絡 3.5 生成對抗網絡GAN 3.6驅動范例

第四章：編程框架使用展開 4.1 為什么需要編程框架 4.2 編程框架概述 4.3 TensorFlow編程模型及基本用法 4.4 基于TensorFlow實現深度學習預測 4.5 基于TensorFlow實現深度學習訓練

第五章：編程框架機理展開 5.1 TensorFlow的設計原則 5.2 TensorFlow計算圖機制 5.3 TensorFlow系統實現 5.4 編程框架對比

第六章：深度學習處理器原理展開 6.1 深度學習處理器概述 6.2 目標算法分析 6.3 深度學習處理器DLP結構 6.4 優化設計 6.5 性能評價 6.6 其他加速器

第七章：深度學習處理器架構展開 7.1 單核深度學習處理器 7.2 多核深度學習處理器

第八章：智能編程語言展開 8.1 為什么需要智能編程語言 8.2 智能計算系統抽象架構 8.3 智能編程模型 8.4 智能編程語言基礎 8.5 智能應用編程接口 8.6 智能應用功能調試 8.7 智能應用性能調優 8.8 基于智能編程語言的系統開發

第九章：實驗展開 9.1 基礎實驗：圖像風格遷移 9.2 拓展實驗：物體檢測 實驗講解 前序課程展開 線性代數 概率論與數理統計 計算機組成原理 機器學習 算法導論

UvA - Machine Learning 1課程是阿姆斯特丹大學人工智能碩士課程的一部分。該課程由阿姆斯特丹機器學習實驗室開發，目前由Erik Bekkers博士提供。

UvA - Machine Learning 1的課程主頁（//uvaml1.github.io）包括講課的鏈接(Youtube頻道)和相應的pdf注釋幻燈片。該系列講座密切關注Bishop的《模式識別和機器學習》一書。每個視頻的開頭都有相關章節。

課程內容如下：

• 第一周

  • 1.1: 課程簡介
  • 1.2: 什么是機器學習
  • 1.3: 機器學習的類型
  • 1.4: 概率輪，貝葉斯理論
  • 1.5: 概率論：示例
  • 2.1: 期望、方差和協方差
  • 2.2: 高斯分布
  • 2.3: 最大似然估計
  • 2.4: 最大似然估計：示例
  • 2.5: 最大后驗
  • 2.6: 貝葉斯預測

• 第二周

  • 3.1: 利用基礎函數進行線性回歸
  • 3.2: 利用最大似然進行線性回歸
  • 3.3: 隨機梯度下降
  • 3.4: 欠擬合和過擬合
  • 3.5: 正則最小二乘
  • 4.1: 模型選擇
  • 4.2: 偏置方差分解
  • 4.3: 高斯后驗
  • 4.4: 序列貝葉斯學習
  • 4.5: 貝葉斯預測分布

• 第三周

  • 5.1: 等價核
  • 5.2: 貝葉斯模型對比
  • 5.3: 模型證據近似/經驗貝葉斯
  • 5.4: 使用決策區域分類
  • 5.5: 決策理論
  • 5.6: 概率生成式模型
  • 6.1: 概率生成式模型: 最大似然
  • 6.2: 概率生成式模型: 離散數據 （樸素貝葉斯）
  • 6.3: 判別函數
  • 6.4: 判別函數: 最小二乘回歸
  • 6.5: 判別函數: 感知器

• 第四周：

  • 7.1: 利用基礎函數進行分類
  • 7.2: 概率判別式模型：邏輯回歸
  • 7.3: 邏輯回歸：隨機梯度下降
  • 7.4: 邏輯回歸：牛頓-拉夫遜方法
  • 8.1: 神經網絡
  • 8.2: 神經網絡: 萬能近似理論
  • 8.3: 神經網絡: 損失
  • 8.4: 神經網絡: 隨機梯度下降
  • 8.5: 神經網絡: 反向傳播

• 第五周

  • 9.1: 無監督學習 - 隱變量模型
  • 9.2: K-Means聚類
  • 9.3: 拉格朗日乘子
  • 9.4: 高斯混合模型和EM算法
  • 10.1: 主成分分析: 最大方差
  • 10.2: 主成分分析: 最小重構損失
  • 10.3: 概率主成分分析
  • 10.4: 非線性主成分分析（核PCA和自編碼器）

• 第六周

  • 11.1: 核化線性模型
  • 11.2: 核技巧
  • 11.3: 支持向量機: 最大間隔分類器
  • 11.4: 不等約束優化 （對偶拉格朗日）
  • 11.5: 支持向量機: 核SVM
  • 11.6: 支持向量機：軟間隔分類器
  • 12.1: 高斯的一些有用的屬性
  • 12.2: 核化貝葉斯回歸
  • 12.3: 高斯過程
  • 12.4: 高斯過程： With An Exponential Kernel
  • 12.5: 高斯過程：回歸

• 第七周

  • 13.1: 模型組合方法（vs貝葉斯模型平均法）
  • 13.2: Bootstrapping方法和Feature Bagging方法
  • 13.3: Adaboost方法
  • 13.4: 決策樹和隨機森林

課程視頻和PDF下載鏈接在下方的PDF文件中

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

本課程介紹構成現代計算機操作系統的基本概念和核心原理。這門課的目標是解釋那些可能在未來許多年仍然存在的概念和原則。本課程是操作系統和分布式系統研究的起點。具體地說，本課程介紹了進程、并發、同步、調度、多程序設計、內存管理和文件系統的概念。

//cs.jhu.edu/~huang/cs318/fall20/index.html

強化學習理論(RL)，重點是樣本復雜性分析。

• Basics of MDPs and RL.
• Sample complexity analyses of tabular RL.
• Policy Gradient.
• Off-policy evaluation.
• State abstraction theory.
• Sample complexity analyses of approximate dynamic programming.
• PAC exploration theory (tabular).
• PAC exploration theory (function approximation).
• Partial observability and dynamical system modeling.

//nanjiang.cs.illinois.edu/cs598/

課程介紹

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的問題，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些普遍問題提供了統一的視角解決方案，支持在具有大量屬性和龐大數據集的問題中進行有效的推理、決策和學習。本研究生課程將為您運用圖模型到復雜的問題和解決圖模型的核心研究課題提供堅實的基礎。

課程大綱

• 模塊1 - 簡介，表示形式和精確推斷
• 模塊2 - 近似推斷
• 模塊3 - 深度學習和生成模型
• 模塊4 - 通過GM中的推理進行強化學習和控制
• 模塊5 - 非參數方法
• 模塊6 - 模塊化和可擴展的算法和系統

講師：邢波

講師簡介

邢波，卡耐基梅隆大學教授，曾于2014年擔任國際機器學習大會（ICML）主席。主要研究興趣集中在機器學習和統計學習方法論及理論的發展，和大規模計算系統和架構的開發。他創辦了Petuum 公司，這是一家專注于人工智能和機器學習的解決方案研發的公司，騰訊曾投資了這家公司。

個人主頁：

//www.cs.cmu.edu/~epxing/