[جديد جي فاز استعراض OpenAI مستشار، مدير مختبر الذكاء الاصطناعي كاليفورنيا، بيركلي، الروبوت التعلم مدير مختبر لتحقيق الدكتوراه الخاصة بهم، كما نساهم عمق يصل إلى أربعة أشهر من المناهج التعليمية غير خاضعة للرقابة، والتي لا عمق ممتاز تشرف عليها دورات التعلم، والتي تغطي العديد من أحدث المستويات الحالية، خصوصا في يستخدم بالطبع أحدث دورات مستوى التحديثات نموذج الدراسات العليا.

في الآونة الأخيرة بسبب هذا الوباء، وأصبح انعدام الحماية والمدارس كثيفة الاستخدام للموظفين الأكثر تضررا.

اندلعت الجامعات الأجنبية باستمرار الحالات التي تم تشخيصها والمدارس قد بدأت لمحاكاة التدابير الصين: الإجازات الطويلة، فنغ شياو مغلقة، والطبقات الحية.

على الرغم من أن لدينا طلاب الصينيين شكلت لالعزل المبكر رخيصة وتعليق في وقت مبكر من الطبقات، ولكنها تعود أيضا وهناك مشكلة كبيرة .

أنا متأكد من أنك في المنزل، "الطبقة" من الطلاب، ويجب علينا أن ندرك جميعا. قليل من الناس يمكن أن تصمد أمام غياب البيئة وإشراف المعلم والتعلم، وإغراء مختلف "الدنيوية" يجلب.

على الرغم من أننا نتحدث انخفض الفم نائما على مكان لمكان، ولكن واقع قاس وليس بسبب رئيس النعامة دفن في الرمال تختفي، على العكس من ذلك، سوف تصبح فقط أكثر وأكثر وحشية.

ربما عندما كنت في المنزل، ومشاهدة محطة B UP الرئيسي الفيديو الرمال النحت، في حين أن الآباء Tucao والتناقضات، قد لا يدرك على المدونات الصغيرة، وأصحاب حتى هذه التماثيل الرملية UP، أيضا عند 100 جهود لالتماثيل الرملية!

ربما بعد بضعة أشهر عندما ذهب الوباء حقا، عادت المدرسة إلى وضعها الطبيعي، وسوف تجد فجأة أن بعض الناس في الفجوة الطبقية، كل من سحب مفاجئ أكبر! هذه المرة كنت قد Naodai هناك "أكثر ذكاء من لي الذي لا يزال العمل بجد أكثر مني."

فلماذا لا نبدأ العمل على ذلك الآن؟

حتى اليوم نأتي بيركلي الربيع 2020 دورة "cs294-158، والتعلم غير خاضعة للرقابة العمق" للجميع.

هذا بالطبع، فتح بيركلي في كل عام. السبب ينصح، ليس فقط لأنه هو نخبة من الدورات الكلاسيكية بحيث يتخرج من أعضاء ستانفورد قبل جوجل الدماغ الكامل من الثناء، والأهم من ذلك، وهذا بالطبع تحديث حقا سنويا، وأحدث الكتب المدرسية نموذج استخدمت!

الدورات

هذا بالطبع سوف تغطي الدراسة اثنين من عمق: الجيل نموذج عمق والتعلم تحت إشراف النفس.

نموذج آخر التطورات الناتجة يجعل من الممكن لتنفيذ نماذج واقعية من البيانات الأبعاد عالية الأصلية، مثل الصور الطبيعية، الطول الموجي الصوت والإحضار النص. من غير مرئية لصقل بدأت ولاية، وسرعة التعلم تحت إشراف الذاتي ليتقلص أشرف والتمثيل التعلم غير خاضعة للرقابة يشير إلى الفرق بين التعلم. هذا بالطبع سوف تغطي النظرية الأساسية والتطبيقات من هذه المواضيع الجديدة ممكنة.

وتشمل موضوعات الدورة توليد مؤقت ضد شبكة (شبكات الخصومة التوليدية)، التغاير التشفير التلقائي (تباين Autoencoders)، نموذج الانحدار (نماذج الانحدار)، وتدفق نموذج (نماذج تدفق)، وهو نموذج للطاقة ومقرها النماذج القائمة على الطاقة من ( )، الضغط (ضغط)، والتعلم الذاتي تحت إشراف (التعلم تحت إشراف الذاتي)، والتعلم شبه خاضع للإشراف (التعلم شبه إشراف).

مسار نظرية الاحتمالات، والتحسين وعمق تعلم أساسيات لديها متطلبات معينة.

المناهج الدراسية

الساعة مؤقت / المنهج

الوقت الدرجة بالطبع L11 / 22 الوصف L21 / 29 نموذج autoregression L32 / 5 المرور نموذج L42 / 12 نماذج متغير الكامنة L52 / 19 الضمني نموذج / جيل ضد شبكة L62 / 26 الضمني نموذج / جيل ضد شبكة جنة التجارة والتنمية + المشروع النهائي ناقش L73 / L8311/18 مساوئ التعلم / غير يولد وسيلة تعلم غير مراقب لتعلم حتى الآن مغطاة L94 / 1 التعلم شبه إشراف الرصد الذاتي، غير خاضعة للرقابة الاستغناء الانحياز L104 / 8 ضغط نموذج L114 / 15 لغة

22/4 فترة L124 / 29 تعزيز التعلم دراسة توصيف

5 / 6RRR أسابيع دون محاضرة

13/05 عرض المشروع النهائي + التقرير النهائي المشروع

بمدرس المادة

مدرس المقرر من قبل أستاذ جامعة كاليفورنيا في بيركلي دراية بيتر Abbeel، من قبل ثلاثة طلاب الدكتوراه يضم أدى.

بيتر Abbeel جامعة كاليفورنيا، بيركلي أستاذ، EECS، بير، حي، تحت وصاية أندرو نغ.

الروبوت الحالي التعلم بيركلي مختبر بيركلي الاصطناعي بحوث الاستخبارات (بير) مختبر المدير المشارك، covariant.ai الشريك المؤسس، الرئيس وكبير العلماء، OpenAI استشاري.

بيتر Abbeel https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/

بيتر تشين

جوناثان هو

أرافيند سرينيفاس https://people.eecs.berkeley.edu/~aravind/

الموارد ذات الصلة

بالطبع الرئيسية :

https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/