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重磅 | 伯克利《深度无监督学习》今天开课!双语字幕独家上线!

admin 2019-05-27 189人围观 ,发现0个评论
重磅 | 伯克利《深度无监督学习》今天开课!双语字幕独家上线!

AI 研习社取得官方授权,伯克利 CS 294-158 《深度无监督学习》中英字幕重磅 | 伯克利《深度无监督学习》今天开课!双语字幕独家上线!版,等了良久,今日总算正式上线啦!~

咱们先来一睹为快——

第一讲

课程组织概览

上手视频约 6 分钟

翻译 | 张美旋 韩旭 字幕 | 酱番梨

看完是不是不行过瘾!

即可观看完好视频

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丰厚的课程内容

本课程将包括深度学习中不需要标示数据的两个范畴:深度生成模型自监督学习。生成模型的最新进展使得对天然图画、音频波形和文本语料库等高维原始数据进行实在建模成为可能。自监督学习的前进现已开端缩小监督表明学习和非监督表明学习之间的距离,本课程将包括这些主题的理论基础以及它们的新使用。

论文触及GAN、VAE、降噪、自回归、强化学习、自监督学习等等,课程历时15周完结。

课程官网:https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home

专业的讲师阵型

Pieter Abbeel,加州大学伯克利分校教授、机器人学习试验室主任,伯克利人工智能研讨(BAIR)试验室联合主任。

Pieter Abbeel是机器人和强化学习范畴的大牛。Pieter Abbeel 2008年从斯坦福大学取得博士学位,师从百度前首席科学家 Andrew Ng(吴恩达),结业后在UC Berkeley任教。

2016~2017年,Pieter Abbeel参与Open AI,任研讨科学家。现在则是Open AI参谋。

Pieter Abbeel仍是两家AI公司的创始人,Gradescope和covariant.ai。

Pieter Abbeel 的研讨要点集中于怎么让机器人向人类学习(学徒学习),怎么让机器人经过自己的试错进程学习(强化学习),以及怎么经过从learning-to-learn(元学习)进程中加速技术获取。他开发的机器人现已学会了先进的直升机特技飞行、打结、根本安装、叠衣服、移动、以及根据视觉的机器人操作。

其他三位助教Peter Chen、Rocky Duan和Tianhao Zhang三人现在都是伯克利的博士生。

先修要求:

有丰厚的概率、优化、深度学习经历。

课程截图

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课程纲要:

Week 1

第1a讲: 课程组织

第1b讲: 课程动机

第1c讲: 根据似然的模型 Part I: 自回归模型

We普通发票ek 2

第2a讲: 根据似然的模型 Part I: 自回归模型 (ctd)

第2b讲: 无损压缩(Lossless Compression)

第2c讲: 根据似然的模型 Part II: 流模型

Week 3

第3a讲:根据似然的模型 Part II:流模型(ctd)

第3b讲:隐变量模型

Week 4

第4a讲:隐变量模型(ctd)(与第3周ppt相同)

第4b讲:比特编码/位反编码

Week 5

第5讲:隐式模型/生成对立网络

Week 6

第六讲:非生成性表征学习

Week 7

第7a讲:非生成表征学习(ctd)

第7b讲:半监督学习

Week 8

第8讲:表征学习+其他问题

Week 9

第9a讲:无监督散布对齐

第9b讲:客座讲座:Ilya Sutskever

Week 10

第10a讲:无监督分配对齐(ctd)

第10b讲:客座讲座:Durk Kingma

Week 11

第11讲:言语模型(Alec Radford)

Week 12

第12a讲:无监督的表征学习

第12b讲:客座讲座Alyosha Efros

Week 13

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第13a讲:待定(TBD)

第13b讲:客座讲座Aaron van den Oord

Week 1重磅 | 伯克利《深度无监督学习》今天开课!双语字幕独家上线!4

无课

Week 15

期末项目陈述

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AI研习社小组介绍

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