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自2006年以來，神經網絡是引發深度學習革命的模型，但它們的基礎可以追溯到20世紀60年代。在這堂課中，DeepMind研究科學家Wojciech Czarnecki將介紹這些模型如何操作、學習和解決問題的基礎知識。他還介紹了各種術語/命名慣例，為與會者進一步、更高級的會談做準備。最后，他簡要介紹了神經網絡設計和開發的更多研究方向。

當地時間2月26日到27日，斯坦福大學和 Matroid 公司舉辦的第五屆Scaled ML2020成功舉辦。來自微軟、Google、Facebook、伯克利、斯坦福等眾多頂級機器學習系統專家匯聚一堂，進行了關于當下流行的TensorFlow、Pytorch等計算框架的報告，非常值得關注。

TensorFlow、Kubernetes、Apache Spark、Tesla Autopilot、Keras、Horovod、Allen AI、Apache Arrow、MLPerf、OpenAI、Matroid等的創建者將在各種計算平臺(如gpu、cpu、FPGAs、TPUs和新生的AI芯片行業)上領導關于運行和擴展機器學習算法與系統設計的討論。

地址：

//scaledml.org/2020/

會議旨在讓在各種不同計算平臺上運行機器學習算法的研究人員匯聚一堂，彼此交流，并鼓勵算法設計人員互相幫助，在平臺之間擴展、移植、交流不同想法。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

題目： AI Compiler @Alibaba

目錄：

• AI編譯器堆棧
• 阿里巴巴如何使用TVM
• TVM + AIService：PAI-Blade
• 對TVM社區的貢獻
• 對社區的持續努力
• 產品驅動的TVM增強
• TVM帶來了更多的性能
• AliOS增強了車輛上的TVM

課程題目： Deep Learning for Science School

課程大綱：

• ML介紹
• 神經網絡 Ⅰ
• NERSC-DL棧概述
• 使用Keras構建NNs（動手實踐）
• 神經網絡 Ⅱ
• 深度學習的實踐性
• DL再現性
• 訓練NNs動手實踐
• ML中的公平與倫理
• 序列模型
• 生成模型
• NERSC科學DL
• HEP中的GANs
• 分子工程的DL
• 量子化學的DL
• 超參數優化
• 特征轉換
• 可解釋性
• 目標檢測與圖像分割
• 規模化NNs訓練
• 幾何DL
• 規模化NNs訓練（動手實踐）

主講人：

Brenda Ng，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室機器學習科學家。

Mustafa Mustafa，NERSC，伯克利實驗室的機器學習工程師

Wahid Bhimji,是NERSC數據和分析服務團隊的大數據架構師。他目前的興趣包括機器學習、數據庫和數據管理。他目前領導幾個機器學習項目，特別是與高能物理相關的項目；協調NERSC和CS領域的深度學習部署；是NERSC數據庫的主要用戶聯絡點；是即將推出的Perlmutter機器的工作流程和數據領導；是HEP-CCE的參與領導。顯然，他是Cori第1階段調試（尤其是數據服務）和突發緩沖區的用戶負責人。Wahid在學術界和英國政府從事科學計算和數據分析工作多年，并在高能粒子物理學領域獲得博士學位等。