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§ 課程概述與簡介:

本課程主要面向碩士生，共32學時，暑期線上授課，講述深度學習基本概念、經典深度學習模型及其實踐，主要內容包括前饋神經網絡、深度模型優化與正則化、 卷積神經網絡、循環神經網絡、無監督深度模型以及深度學習的局限性與前沿等，并介紹深度學習框架的編碼實現和參數優化方法。 本課程注重理論學習與實踐應用的結合，除了課堂講授之外，還將通過實踐環節引導學生使用深度學習平臺或工具，讓學生通過實際應用來加深對理論的理解。本年度課程視頻合集可在B站查看（點擊查看視頻合集）。

§ 課程目的與任務:

本課程的目的是使計算機科學與技術以及其他理工科專業碩士生了解和掌握深度學習領域的基礎理論和方法，了解深度學習理論與技術的發展脈絡和關鍵知識體系的構成，了解深度學習理論與實踐相互依存與促進的重要性。從科學的角度，了解深度學習所涉及的理論體系、數學基礎、模型算法等。從工程的角度，了解深度學習在不同的領域所起到的重要推動作用。 * 本課程的任務是學習深度學習的概念、理論和經典模型，并能夠進行實踐操作。課程采用講授與上機實驗相結合的形式，要求研究生通過本課程的學習，掌握和了解深度學習的概念、理論與經典算法，并可以使用深度學習模型完成一系列相關任務。

§ 理論課教學內容:

第1講：緒論。本講主要進行課程簡介、人工智能概述、機器學習概述、神經網絡概述、深度學習概述等內容介紹。 [PDF] [視頻回放] * 第2講：基礎知識。本講主要介紹機器學習與深度學習的基本概念、相關數學（線性代數、微積分、概率與統計）基礎、常見線性模型等。 [PDF] [視頻回放] * 第3講：深度學習框架簡介及PyTorch入門。本講主要介紹開源深度學習框架概述、開源框架核心組件、主流開源框架介紹、TensorFlow與PyTorch的比較、PyTorch入門等。 [PDF] [視頻回放] * 第4講：深度前饋網絡。本講主要介紹人工神經網絡概念、神經網絡結構、前饋神經網絡結構、反向傳播算法、自動梯度計算、神經網絡參數優化的主要問題等。 [PDF] [視頻回放] * 第5講：深度模型優化與正則化。本講主要介紹網絡優化概念、小排量梯度下降、學習率與梯度優化、參數初始化與數據預處理、逐層歸一化、超參數優化、過擬合與正則化等。 [PDF] [視頻回放] * 第6講：卷積神經網絡I。本講主要介紹卷積運算基礎、卷積的動機、池化操作、卷積神經網絡結構等。 [PDF] [視頻回放] * 第7講：卷積神經網絡II。本講主要介紹卷積神經網絡參數學習、其他卷積方式（轉置、空洞）、典型卷積神經網絡簡介（LeNet、AlexNet、Inception、殘差網絡）等。 [PDF] [視頻回放] * 第8講：循環神經網絡I。本講主要介紹網絡記憶能力、循環神經網絡結構、隨時間反向傳播（BPTT）算法、雙向循環神經網絡等。 [PDF] [視頻回放] * 第9講：循環神經網絡II。本講主要介紹長程依賴問題、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環神經網絡（GRU）、深層循環神經網絡等。 [PDF] [視頻回放] * 第10講：無監督深度模型。本講主要介紹Hopfield神經網絡、玻爾茲曼機、受限玻爾茲曼機、深度玻爾茲曼機、深度信念網絡、自編碼器、自編碼器變種及預訓練等。 [PDF] [視頻回放] * 第11講：深度學習前沿與局限。本講主要介紹注意力機制簡介、深度生成模型簡介、深度強化學習簡介、圖神經網絡簡介、深度學習局限、深度學習趨勢等。 [PDF] [視頻回放] * 第12講：深度學習應用。本講由華為高級工程師王聰做題為《AI框架的發展趨勢以及MindSpore的實踐》的講座。 [視頻回放]

地址：

//rmcong.github.io/proj_deep_learning_ProfessionalCourse.html

介紹口語技術，重點介紹對話和會話系統。深度學習等方法用于自動語音識別、語音合成、影響檢測、對話管理，以及數字助理和語音理解系統的應用。

本課程圍繞講座、作業和課程項目設計，為學生提供建立口語系統的實際經驗。我們將使用現代軟件工具和算法方法。沒有考試。我們的目標是讓每個學生都能做出自己引以為豪的東西。

有四份作業。作業題目: 介紹音頻分析和口語工具 使用Amazon Alexa Skills Kit構建一個完整的對話系統 利用PyTorch實現端到端深度神經網絡語音識別方法 使用高級深度學習工具包進行語音識別(speech brain)和語音克隆

講者：

目錄內容：

第一周: 介紹和聲學語音學 第二周: 對話入門 第三周: 對話中的機器學習 第四周: 課程項目和自動語音識別(ASR)介紹 第五周: 自動語音識別 第六周: 高級ASR 第七周: 帶有現代工具包的口語產品 第八周: 語音合成/從文本到語音(TTS) 第九周: 實用TTS和意義提取 第十周: 海報展示和總結

構建能夠從高維數據中提取有意義表示的智能機器是解決許多AI相關任務的核心。在過去的幾年里，許多不同領域的研究人員，從應用統計學到工程學，計算機科學和神經科學，已經提發出深度(層次)模型——這些模型由多層非線性處理組成。這些模型的一個重要特性是，它們可以通過重用和組合中間概念來學習有用的表示，從而允許這些模型成功地應用于各種領域，包括視覺對象識別、信息檢索、自然語言處理和語音感知。這是一門高級研究生課程，專為碩士和博士水平的學生設計，并將假定一個合理的數學成熟度。本課程的目標是向學生介紹各種深度學習方法的最新和令人興奮的發展。

本課程涵蓋了深度學習的一些理論和方法。所涉及的初步專題包括:

介紹

• 背景:線性代數，分布，概率規則。
• 回歸、分類。
• 前饋神經網絡，反向傳播算法。介紹流行的優化和正則化技術。
• 卷積模型及其在計算機視覺中的應用。

深度學習

• 圖模型:有向和無向。
• 線性因子模型，PPCA, FA, ICA，稀疏編碼及其擴展。
• 自動編碼器及其擴展。基于能量的模型, RBM。
• 蒙特卡羅方法。
• 學習與推理: 對比發散(CD)，隨機最大似然估計，分數匹配，比率匹配，偽似然估計，噪聲-對比估計。
• 退火重要性抽樣，分區函數估計。
• 深度生成模型: 深度信念網絡，深度玻爾茲曼機，Helmholtz霍茲機，變分自編碼器，重要性加權自編碼器，喚醒-睡眠算法。
• 生成對抗網絡(GANs)，生成矩匹配網絡，神經自回歸密度估計(NADE)。

額外的話題

• 更多關于深度網絡正則化和優化的內容。
• 序列建模: 循環神經網絡。序列到序列的架構，注意力模型。
• 深度強化學習。

地址： //deeplearning-cmu-10707-2022spring.github.io/

要實現人工智能的夢想，就需要學會做出正確決策的自主系統。強化學習是這樣做的一個強大范式，它與大量的任務相關，包括機器人、游戲、消費者建模和醫療保健。本課程將提供強化學習領域的充實介紹，學生將學習強化學習的核心挑戰和方法，包括推廣和探索。通過講課、書面作業和編碼作業的結合，學生將學習RL的關鍵思想和技術。作業將包括強化學習的基礎知識以及深度強化學習——一個結合了深度學習技術和強化學習的極具前景的新領域。

學生能夠學習到：

• 定義強化學習與人工智能和非交互式機器學習的區別的關鍵特征。
• 給定一個應用問題(例如，計算機視覺，機器人等)，決定它是否應該被表述為RL問題;如果是，可以正式定義它(根據狀態空間，行動空間，動態和獎勵模型)，說明什么算法(從類)是最適合解決它，并證明你的答案。
• 在代碼中實現通用的RL算法。
• 描述(列出和定義)分析RL算法的多種標準，并根據這些指標評估算法:例如遺憾度、樣本復雜度、計算復雜度、經驗性能、收斂性等。
• 描述探索與開發的挑戰，并對至少兩種解決這一挑戰的方法進行比較和對比(從性能、可伸縮性、實現的復雜性和理論保證方面)。

內容目錄：
1 Introduction to Reinforcement Learning

• ppt

2 Tabular MDP planning

3 Tabular RL policy evaluation

4 Q-learning

5 RL with function approximation

6 Policy search

7 Fast Learning

8 Batch Reinforcement Learning

斯坦福大學 CS224N 深度學習自然語言處理 2022 冬季課程即將開課！

自然語言處理（NLP）或者計算語言學是信息時代最重要的技術之一。從網絡搜索、廣告、電子郵件到客戶服務、語言翻譯、虛擬代理、醫療報告等，NLP 的應用幾乎無處不在。近年來，深度學習（或神經網絡）在許多 NLP 任務上達到了非常高的性能，使用單個端到端神經模型就能完成許多任務，不再需要特定于任務的特征工程。

而提及入門自然語言處理，想必大家都非常熟悉斯坦福大學的公開課 CS224N，它與計算機視覺方面的課程 CS231n 堪稱絕配。CS224N 是一門關于自然語言處理的專項課程，非常系統地介紹自然語言處理任務等相關知識。

斯坦福 NLP Group 的 CS224N 深度學習自然語言處理 2022 冬季課程將于當地時間 1 月 4 日開課，授課講師為斯坦福大學教授 Christopher Manning 以及他的三年級博士生 Anna Goldie。

課程鏈接：//web.stanford.edu/class/cs224n/

該課程全面介紹了 NLP 深度學習的前沿研究。通過講座、作業和結課項目，學生將學到設計、實現和理解各自的神經網絡模型等必要技能。本年度的 CS224n 課程依然使用 PyTorch 授課。

預備知識

熟練使用 Python：所有課程都需要用到 Python（具體來說，使用 NumPy 和 PyTorch）。如果需要重溫一下 Python 的內容或者熟悉 NumPy，學生可以學習第一周的 Python 復習部分。

大學微積分和線性代數：該課程的學生應該掌握（多變量）導數、矩陣 / 向量符號和運算的知識。

概率論與統計的基本知識：該課程的學生應該了解概率、高斯分布、均值、標準差等知識。

機器學習的基礎知識：模型構建過程涉及設計代價函數（cost function）、求導數并通過梯度下降進行優化。如果你已經掌握了機器學習或深度學習的基礎知識，這門課程的學習將變得容易很多。

課程安排

2022 年 CS224N 冬季課程將于 1 月 4 日正式開課，并于 3 月 14 日結束。課程 PPT 將于每節課之前提供，課堂筆記則通常在課程結束后幾天上傳。

在 1 月份的課程安排中，學生將學習到詞向量、Gensim 詞向量示例、 詞窗口分類、Python 知識回顧、反向傳播和神經網絡、依存句法分析、PyTorch 知識回顧、梯度消失、Fancy 循環神經網絡和 Seq2Seq 等。

1 月部分授課內容。

在 2 月份的課程安排中，學生將學習到Transformer 和預訓練、問答系統、自然語言生成 和大型語言模型、卷積神經網絡（ConvNet）、基于樹形結構的 RNN、深度學習中選區解析和語言結構扮演的角色、語言模型中的知識集成等。

在 3 月份的課程安排中，學生將學習到 NLP 和深度學習的未來發展等。

講師介紹

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。

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 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）和國際計算語言學會（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，并著有《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。

圖片

機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序(例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影，以及駕駛自動機器人的程序)。本課程從不同的角度涵蓋了機器學習的理論和實際算法。我們涵蓋的主題如貝葉斯網絡，決策樹學習，支持向量機，統計學習方法，無監督學習和強化學習。本課程涵蓋了歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和奧卡姆剃刀等理論概念。編程作業包括各種學習算法的動手實驗。本課程旨在為研究生提供機器學習研究人員目前所需要的方法學、技術、數學和算法的全面基礎知識。

通過學習這門課程，能夠獲取：

實現和分析現有的學習算法，包括學習良好的分類、回歸、結構化預測、聚類和表示學習方法 將實際機器學習的多個方面整合到一個系統中:數據預處理、學習、正則化和模型選擇 描述用于學習的模型和算法的形式屬性，并解釋這些結果的實際含義 比較和對比不同的學習模式(有監督的，無監督的，等等) 設計實驗來評估和比較現實問題中不同的機器學習技術 運用概率、統計學、微積分、線性代數和最優化來開發新的預測模型或學習方法 給出ML技術的描述，分析它以確定(1)形式主義的表達能力;(2)算法隱含的歸納偏差;(3)搜索空間的大小和復雜度;(5)關于終止、收斂、正確性、準確性或泛化能力的任何保證(或缺乏保證)。

課程地址：

//www.cs.cmu.edu/~mgormley/courses/10601/

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。

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/