8 نوفمبر 2017، في مركز المؤتمرات الوطني ببكين AI WORLD المؤتمر العالمي حول الذكاء الاصطناعي 2017 فتح تذكرة! 50 خصم على تذاكر في وقت مبكر الطيور، وتذاكر الاندفاع التسرع في فتح العد التنازلي ستة أيام . أتذكر في العام الماضي، وتذكرة من الصعب AI WORLD 2016 الكبرى ذلك؟ هذا العام، قمنا بدعوة ذهب البارد رفرفة سيد "والد اللاعب Tuomas إلى الموقع، وجوجل، ومايكروسوفت، والأمازون، BAT، ويطير السمع، الحضور Jingdong هواوي وغيرها من الشركات وأكدت الضيوف في الوزن الثقيل.

الطبقة آلة التعلم أندرو نغ من جامعة ستانفورد الاميركية، كثير من الناس أول آلة دخول الطبقة التعلم، والتاريخية، ولا تزال واحدة من أكثر تعلم آلة دورات الكلاسيكية. لأن الدورة كانت ساخنة جدا، وكان أندرو نغ كسر دورة كبيرة على الانترنت لتعليم، ينتج عن طريق الخطأ من جامعة ستانفورد Huobian العالم، ثم ما نعلم جميعا.

أندرو نغ سنوات، من الدماغ جوجل تأسست مشروع كورسيرا لكبير العلماء بايدو ثم أعيد فتحه لأحدث deeplearning.ai التعلم العميق، تمت إزالة عدة سنوات على CS229 لا يزال استمرت بعناد. في كلماته، وقال انه اتخذ كلية ستانفورد، إلى حد كبير يريدون فقط لتعليم هذه الدورة، كما لو تعلم مشاعر، ارتفاع تعليم. دورات الكلاسيكية، كيف يمكنك أن تفوت؟

يتم تدريس لك الغرض من هذه الدورة كيفية التعلم بالممارسة تعلم الآلة. لذلك يمكنك أن تبحث في تقرير المشروع العام الماضي ( )، ويحتوي على أجهزة استشعار الحركة والصوت والموسيقى، ورؤية الكمبيوتر والمالي والتجاري، والتعلم الآلي وعلوم الحياة واللغة الطبيعية، والعلوم الطبيعية، نظرية وتعزيز عدة فئات رئيسية، جنبا إلى جنب، وبعد ذلك ننظر في أحدث المناهج الدراسية.

ستانفورد CS229 أحدث المناهج

أحدث بمرور الزمن من بداية 25 سبتمبر (نعم، بدأت بالفعل)، نهاية 15 ديسمبر كانون الاول. ما مجموعه أربع مرات خلال أنشطة المشروع 21 السلام، والذي يتضمن المشروع المقترح، ملخص المؤقت واستعراض وأغلقت (writeup). مناهج محددة كما يلي:

مقدمة موجزة

المفهوم الأساسي

التعلم تحت إشراف

أشرف إعداد التعلم، LMS.

الانحدار اللوجستي، والإدراك، والأسر الأسية

خوارزمية توليدي التعلم، تحليل التمايز جاوس، بايز ساذجة، SVM

اختيار نموذج واختيار ميزة

طرق التكامل: تكييس، وتعزيز

خوارزمية التقييم والتعلم التصحيح

نظرية التعلم

الانحراف / التباين المقايضة

اقتراح مشروع (أكتوبر 20 ري 23:59)

دون رقيب التعلم

المجموعات، K-الوسائل

EM، خليط جاوس

التحليل العاملي

PCA (تحليل المكونات الرئيسية)

وICA (مستقل تحليل مكون)

امتحان منتصف المدة (8 نوفمبر)

معالم المشروع (11 يوي 17 ري 11:59)

تعزيز التعلم والرقابة

MDP، المعادلة المنادي

التكرار قيمة والتكرار السياسة

منظم الخطية من الدرجة الثانية (LQR)، LQG

Q التعلم، وظيفة تقريب القيمة

استراتيجيات البحث، وتعزيز، POMDP

دراسة معمقة

هندسة الشبكات العصبية

نشر إلى الأمام /

سهم التوجيه

تضاد

مشاريع (12 ديسمبر)

إغلاق المشروع (15 ديسمبر)

مذكرات الدورة التدريبية والمواد ذات الصلة

ينصح أندرو نغ استخدام خوارزميات تعلم الآلة

كما يعطي CS229 موقع المشورة بشأن أندرو نغ خوارزميات تعلم الآلة للتطبيقات، ولكن أيضا مرجعا مفيدا للغاية!

التشخيص خوارزمية التعلم التصحيح مهمة جدا لوقت التصحيح هو بالتأكيد يسمح خطأ في توزيع يستحق أن يكون لديك فهم أعمق للقضايا، من أجل تصميم خوارزمية أفضل. وبالإضافة إلى ذلك، قال أندرو نغ بطريقة خاطئة لمعرفة التشخيص غالبا ما يأتي من الإلهام الخاص بك.

وقال انه يعطي اقتراحين تطبيق خوارزمية التعلم الآلي:

مصممة بعناية الخوارزمية، ومن ثم تنفيذ؛ للقيام نموذج تقريبي سريع، والتشخيص، بطريقة أو بأخرى، ومن ثم المضي قدما إلى غرامة تصل نماذج كبيرة.

[اضغط لقراءة أو كنس شراء الأصلي نصف "تذكرة في وقت مبكر الطيور"]