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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

CS61C教授數字計算機的內部組織和操作與在并行的進展。涵蓋的主題包括數字計算機的內部組織和操作。機器架構，支持高級語言(邏輯、算術、指令排序)和操作系統(I/O、中斷、內存管理、進程切換)。計算機邏輯設計原理。涉及基本架構設計決策的權衡。

//www2.eecs.berkeley.edu/Courses/CS61C/

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

以深度神經網絡為代表的“深度學習”系統正越來越多地接管所有人工智能任務，從語言理解、語音和圖像識別，到機器翻譯、規劃，甚至是游戲和自動駕駛。因此，在許多高級學術機構中，深度學習的專業知識正從深奧的要求迅速轉變為強制性的先決條件，并成為工業就業市場的一大優勢。

在本課程中，我們將學習深度神經網絡的基礎知識，以及它們在各種人工智能任務中的應用。在本課程結束時，預計學生將對這門學科非常熟悉，并能夠將深度學習應用于各種任務。他們也將被定位去理解關于這個主題的許多當前的文獻，并通過進一步的學習來擴展他們的知識。

如果你只對課程感興趣，你可以在YouTube頻道上觀看。

//deeplearning.cs.cmu.edu/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：

現代人工智能(AI)系統通常需要在一個未知的、不確定的、可能敵對的環境中，通過積極地與環境交互來收集相關數據，從而做出連續的決策。強化學習(RL)是一個通用框架，可以捕獲交互式學習設置，并已被用于設計智能代理，以實現超人水平的表現，在具有挑戰性的任務，如圍棋，電腦游戲，機器人操作。

這門研究生水平的課程著重于強化學習的理論和算法基礎。本課程的四個主題為: (1)可證明有效的探索; (2)策略優化(特別是策略梯度); (3)控制; (4)模仿學習。

通過本課程，學生將能夠理解經典的和最新的可證明正確的RL算法及其分析。學生將能夠對與RL相關的課題進行研究。

論文摘要：圖數據的處理在各個領域都有?泛的應?。隨著圖數據規模的擴?和對處理能?要求的提升，眾多專門?向圖數據的處理系統應運??。本?先從傳統的離線處理?度切?，研究了如何基于向上和向外兩種擴展?式進??規模圖數據的分析，主要?作包括：

• ?向單機外存的圖數據處理系統 GridGraph，通過?維劃分和流式處理的?式，盡可能地使?順序 I/O 訪問外存上的數據并盡可能地將需要隨機訪問的數據駐留在內存中。通過?種創新的雙滑動窗?的處理模型，結合選擇性調度來減少不必要的數據訪問，GridGraph 有效地降低了系統在進?圖計算時的 I/O 量，可以獲得與之前的最佳系統 GraphChi 和 X-Stream 相??分顯著的性能提升。
• ?向分布式內存的圖數據處理系統Gemini，通過降低系統設計上分布式帶來的開銷并盡可能地優化本地計算部分的實現，使得系統能夠在獲得擴展性的 同時不失?效性。基于?速?絡的現狀及逐漸普及的發展趨勢，Gemini 提出了以計算為中?的設計原則，?改過去分布式圖數據處理系統過度重視通信 代價的理念，可以獲得與現有系統相?多達數?倍的性能提升。離線處理的模式需要?量的數據準備時間，其開銷甚??于實際處理的時間。 因此，本?設計并實現了 LiveGraph，?個同時兼具數據管理和分析計算功能的在線圖處理系統：
• LiveGraph 創新性地使?了?種分布式?志結構來存儲圖的拓撲信息，通過給每個頂點的鄰接邊表預留?定空間來?持?速的數據更新，同時保留了良 好的數據局部性。LiveGraph 不僅在事務處理??具有相?各類數據庫解決?案更卓越的性能，其能夠直接在最新版本的圖數據上進?分析計算的特點 更是??降低了數據準備的開銷，使在線的圖數據處理成為了可能。

關鍵詞：?數據；圖數據處理；離線處理；在線處理；混合事務/分析處理

作者介紹：朱曉偉，他目前是清華大學計算機科學與技術系的博士研究生，他的博士生導師是陳文光。他的研究方向是于并行/分布式計算和大數據分析。