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來自深度學習數學夏季學校2020的第一節課：深度學習即統計學習，介紹了深度學習與統計學習一系列的關系知識點。

【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。

【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。

DeepMind 與 UCL 合作推出了一門深度學習與強化學習進階課程，以在線視頻形式呈現。課件包括18個課程的16個PPT共開放，每節課都長達 1 小時 40 分鐘，內容從深度學習框架 TensoFlow 的介紹到構建游戲智能體，可謂全面。

該課程最初在倫敦大學學院（UCL）進行，為方便在線觀看進行了錄像。多位 DeepMind 的研究人員、UCL 教師參與了課程的設計。

課程由兩部分組成，一是包含深度神經網絡的機器學習，二是利用強化學習進行預測和控制，兩個部分相互穿插。在探討深度學習的過程中，這兩條線交匯在一起，其中的深度神經網絡被訓練為強化學習背景下的函數逼近器。

課程中的深度學習部分首先介紹了神經網絡及使用 TensorFlow 的監督學習，接下來探討了卷積神經網絡、循環神經網絡、端到端及基于能量的學習、優化方法、無監督學習、注意力及記憶。涉及的應用領域包括目標識別和自然語言處理。

視頻課程地址：//www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs

PPT下載鏈接： 提取碼: 8s86

人機對話系統能夠讓機器通過人類語言與人進行交互,是人工智能領域的一項重要工作。因其在虛擬助手和社交聊天機器人等領域的商業價值而廣受工業界和學術界的關注。近年來,互聯網社交數據快速增長促進了數據驅動的開放領域對話系統研究,尤其是將深度學習技術應用到其中取得了突破性進展。基于深度學習的開放領域對話系統使用海量社交對話數據,通過檢索或者生成的方法建立對話模型學習對話模式。將深度學習融入檢索式系統中研究提高對話匹配模型的效果,將深度學習融入生成式系統中構建更高質量的生成模型,成為了基于深度學習的開放領域對話系統的主要任務。本文對近幾年基于深度學習的開放領域對話系統研究進展進行綜述,梳理、比較和分析主要方法,整理其中的關鍵問題和已有解決方案,總結評測指標,展望未來研究趨勢。