AI Yanxishe الاستجابة لدعوة وطنية لتشجيع أصدقاء المجتمع الدراسة في المنزل، والخروج أقل، وليس مزدحما المكان. الآن نحن نستعد للطبعة خاصة المناهج تجميع السنة الصينية الجديدة التي يدمج كل المجموعة الحالية من العناوين الفرعية قد انتهت، ودورات التحديث في تسلسل في، نحن فقط اضغط على الرابط، يمكنك الانضمام إلى مجموعات دورات مجانية شاهدت ~

كما انضمت المتبادل Q & A المجموعة، لشرح العمل والمذكرات حصة! دعونا اوطانكم تكون قادرة على التمتع نتائج المعرفة وغيرها من قاعة الأكاديمية ذات الشهرة العالمية!

01 جيفري هينتون

تعلم الآلة والشبكات العصبية (انتهى)

آلة هينتون تعلم النسخة الصينية من الدليل، البصيرة بالطبع إلى أساليب آلة التعلم في الشبكات العصبية، يأخذك من خلال تطبيق الشبكة العصبية الاصطناعية في التعرف على الكلام والتعرف على الأشياء، وتجزئة صورة، ووضع نماذج لغة وحركة الإنسان، وما شابه ذلك، ودورها في آلة التعلم.

أستاذ هينتون هذا بالطبع يتطلب بطبيعة الحال للمتعلمين من الذكاء الاصطناعي. سواء مبتدئين والخبراء على حد سواء سوف تستفيد من اتساع نطاق الآراء والأفكار هينتون ل. الشبكة العصبية باستخدام خوارزمية تعلم أن نتعلم من خلال فهم عملية المعرفة على الدماغ لانتاج وحي، ولكنها تحتاج إلى تقييم تأثير التطبيقات الفعلية، مثل التعرف على الكلام، والتعرف على وجوه، استرجاع الصور وننصح المستخدمين قد ترغب قدرة المنتج.

كما أصبحت أجهزة الكمبيوتر وظائف أكثر قوة، والشبكات العصبية وتحل تدريجيا محل طرق تعلم الآلة أكثر بساطة، وأصبحت نواة لجهاز التعرف على الصوت الجديد، ولكن أيضا من حيث تحديد الكائنات في الصورة هي بداية لتجاوز الأنظمة السابقة. هذا بالطبع سوف أعرض خطوة جديدة للتعلم لتعلم هذه بنغ المعرض الذي يتضمن خطوات جديدة وفعالة الخطية خصائص التعلم متعدد الطبقات، والدروس التي سوف تتعلم الخطوات اللازمة لتطبيق المهارات والمعرفة في العديد من المجالات الأخرى .

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 52

غراهام Neubig 02 أستاذ جامعة كارنيجي ميلون

ربيع 2019 "الشبكة العصبية معالجة اللغات الطبيعية" (تحديث)

وبطبيعة الحال هو معهد جامعة كارنيجي ميلون لغة التكنولوجيا وعلوم الحاسوب، والطبقات المشتركة، والمحتوى الرئيسي هو تعليم الطلاب كيفية القيام اللغة الطبيعية المعالجة باستخدام الشبكة العصبية. الشبكات العصبية للمهام النمذجة لغة، يمكن أن يسمى توفير أداة جديدة وقوية، في نفس الوقت، يمكن للشبكة العصبية تحسين الكثير من أحدث مهمة التكنولوجيا لن يكون من السهل حل أصبحت المشكلة في الماضي سهلة وبسيطة .

هذا بالطبع سوف أعرض بإيجاز الشبكة العصبية، ومن ثم يقضون معظم الوقت بالطبع، تثبت لك - كيف تطبيقات الشبكة العصبية في مسائل اللغة الطبيعية. وكل دورة مناقشة اللغة الطبيعية لوجود مشكلة أو ظاهرة معينة، والأسباب التي تجعل من الصعب نموذج تصفون، وإظهار بعض النماذج يمكن أن تحل المشكلة. في هذه العملية، وسيتم تغطية هذا الموضوع في هذه الدورة هناك - في الواقع لخلق نموذج الشبكة العصبية من الفنيين جيدة، بما في ذلك المتغير مقبض الجملة الحجم ومنظم للتعامل مع البيانات الكبيرة، والتعلم شبه أشرف وغير خاضعة للرقابة فعال والتنبؤ الهيكلي.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 33

03

جامعة كاليفورنيا، بيركلي أستاذ بيتر Abbeel

تعلم غير مراقب العمق (تحديث)

بيتر Abbeel، أستاذ في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، وتعلم الروبوت مدير مختبر بيركلي الاصطناعي بحوث الاستخبارات (بير) مختبر المدير المشارك. الروبوتات بيتر Abbeel وتعزيز التعلم في مجال الماشية الكبيرة. تلقى بيتر Abbeel في عام 2008 على درجة الدكتوراه من جامعة ستانفورد، حيث درس بايدو كبير العلماء السابق أندرو نغ (أندرو نغ)، وبعد تخرجه بالتدريس في جامعة كاليفورنيا في بيركلي. 2016 ~ 2017، بيتر Abbeel الانضمام المفتوحة AI، عالم أبحاث. الآن هو مستشار المفتوحة AI. بيتر Abbeel أو اثنين مؤسس منظمة العفو الدولية، Gradescope وcovariant.ai. ركزت أبحاث بيتر Abbeel حول كيفية الحصول على الروبوت لتعلم الإنسان (التلمذة المهنية)، وكيفية جعل التعلم الروبوت (تعزيز التعلم) من خلال عملية التجربة والخطأ الخاصة بها، وكيفية تسريع المهارات من خلال عملية التعلم لتعلم (الفوقية التعلم) الحصول عليها. طور الروبوتات قد تعلموا الأكروبات المتقدمة مروحية، الغزل، والتجمع الأساسي، والملابس للطي، والمحمول، وتشغيل الروبوت القائم على الرؤية.

هذا بالطبع سوف تغطي مجالين من مجالات التعلم سنا في حاجة للاحتفال عمق البيانات: عمق نموذج المولدة ذاتيا والتعلم تحت إشراف. نموذج آخر التطورات الناتجة يجعل الصور الطبيعية، والصوت والنص موجة الجسم من البيانات الخام الحقيقية الأبعاد عالية النمذجة ممكن. بدأت تقدم التعلم تحت إشراف الذاتي ليتقلص أشرف والتمثيل التعلم غير خاضعة للرقابة يشير إلى الفرق بين التعلم، وهذا بالطبع سوف تغطي هذه الموضوعات فضلا عن الأساس النظري للتطبيقات الجديدة.

الأوراق التي تنطوي على GAN، VAE، والحد من الضوضاء، و، تعزيز التعلم، والتعلم تحت إشراف الذاتي السيارات الرجعية وهلم جرا، واستمر الحال 15 أسبوعا لإكمال.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 70

04

جامعة كاليفورنيا، بيركلي، أستاذ سيرجي ليفين

CS 285 عمق تعزيز التعلم (تحديث)

في CS285 هذه الدورة، سيقوم البروفيسور سيرجي ليفين شرح باللغة خلفية عمق التعلم النظري تعزيز المعرفة للشخص العادي، وكذلك تنفيذ الخوارزمية الأساسية، وترتيب الواجبات المقابلة لمساعدة زميل الطلاب على أفضل تعزيز محتوى التعلم.

في نهاية 2019، مع ترجمة فاز يونيو في جامعة كاليفورنيا، بيركلي CS285 "عمق تعزيز التعلم" محاضرSergey ليفين الترجمة الصينية المفوضون حسب الأصول، الطلاب المهتمين يمكن أيضا الاشتراك لفريق الترجمة التطوعية.

تواصل دورة التحديث.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 103

05

جامعة كاليفورنيا، بيركلي، أستاذ سيرجي ليفين

عمق CS294-112 من تعزيز التعلم (تحديث)

أستاذ سيرجي ليفين اختراع استراتيجية البحث ارشادي (استرشادا سياسة البحث)، لمواصلة تحسين كفاءة الروبوت لمعرفة الإجراءات الجديدة. انضم سيرجي ليفين في وقت لاحق بيركلي، وبيتر Abbeel معا لمواصلة استكشاف العصبي البحوث تحكم الروبوت القائم على الشبكة.

وتغطي هذه الدورة أساسا على المحتوى والمتطورة الموضوعات البحثية الرئيسية لتعزيز التعلم بالقدوة تطبيق النظرية إلى نقاش، وخمسة العمل (في الواقع سبعة) تمارين عملية إعادة إنشاء خوارزمية الكلاسيكية. المواضيع بالطبع مختارة لتعزيز عمق التعلم، والتي تبعتها التركيز البحوث الحالية الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضا دراسة المتابعة للاتجاه عمق، فمن المستحسن.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 30

06 الأستاذ في جامعة كارنيجي ميلون Bhiksha راج

سقوط 2018 "مقدمة في التعلم العميق" (انتهى)

نظم "التعلم العميق"، والشبكات العصبية، الممثلة تطبق تدريجيا لجميع المهام منظمة العفو الدولية، من فهم اللغة والصوت والتعرف على الصور لالترجمة الآلية، والتخطيط، والألعاب حتى والألعاب الطيار الآلي. والنتيجة هي أن العديد من كبار البيئات الأكاديمية والخبرة العميقة التعلم يتغير من المثل الباطنية لصناعة الشرط الضروري، وتحتل ميزة كبيرة جدا في سوق العمل في هذه الصناعة.

وتطبيق معرفتهم الأساسية في هذه الدورة سوف تتعلم عمق الشبكات العصبية في العديد من المهام AI. بعد انتهاء الدورة، ومن المتوقع أن يكون فهم كاف من التعلم العميق الطلاب والتعلم العميق يمكن تطبيقها في العديد من المهام العملية.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 18

أستاذ يكس فريدمان 07 معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

2018 MIT التعلم 6.S094 عمق ودورات القيادة السيارات (انتهى)

بقيادة المحاضرين غير ليكس فريدمان، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الباحث، والعمل على الذكاء الاصطناعي محورها الإنسان. زيارة الضيوف يكون المدير الفني Waymo، nuTonomy الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا والرئيس السابق لتسلا الطيار الآلي.

وقد أدخلت على المعرفة ذات الصلة من عمق التعلم، والتعلم العميق والممارسة والتطبيق في مجال الطيار الآلي. آلة التعلم بالطبع للمبتدئين، ينطبق أيضا على التعلم العميق، والحقل الطيار الآلي من كبار الباحثين، يمكن أن تساعد المتعلمين على فهم التطبيق في دراسة متعمقة من الطيار الآلي.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 21

08 فريق الدماغ جوجل هوغو لا روشيل

سلسلة دورات الشبكة العصبية (انتهى)

هوغو لا روشيل حاليا أي الدماغ الذكاء الاصطناعي قائد فريق جوجل، والتعلم الآلي هو إله يوشوا بيجيو من طلاب الدكتوراه، أستاذ ما بعد الدكتوراه هينتون.

وتشمل الدورات شبكة ال feedforward الشبكة العصبية، وتدريب الشبكة العصبية، الظروف الميدانية العشوائية، وتدريب CRF، مقيدة آلة بولتزمان، التلقائي الترميز، دراسة متعمقة، والترميز متفرق، رؤية الكمبيوتر، اللغة الطبيعية تجهيز عشرة أسابيع المحتويات.

HTTPS: // شبكة الاتصالات العالمية .yan الحادي عشر هي كوم / OverseasCourse / 34

"فريق" بعد خط الانتاج، وعرض AI Yanxishe سلسلة من برامج الحوافز لتشجيع لك لدراسة أعضاء بالطبع الفيديو، كانوا مشاركين نشطين سوف تتلقى أيضا المزايا التي تقدمها منظمة العفو الدولية Yanxishe، وتشمل هذه الفوائد، ولكن ليس على سبيل الحصر، لوحة المفاتيح الميكانيكية، على ظهره وAI Yanxishe تخصيص جميع أنواع الهدايا الصغيرة الحميمة.

قلب ذلك، وبسرعة " مجموعة دراسة AI " تطبيقات إضافة إلى "بلدي تطبيقات "و! الدورات الكلاسيكية أي زمان ومكان التعلم والمدارس، والآلاف من الشركاء صغيرة معا، وتقدم معا. الوصول إلى التعليمات البرمجية المسح الضوئي تطبيقات  

في العالم النخبة جيب أي زمان ومكان