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本文作者: AI研習社-譯站 | 2019-05-23 15:22 |
AI 研習社獲得官方授權(quán),伯克利 CS 294-158 《深度無監(jiān)督學習》中英字幕版,等了好久,今天終于正式上線啦!~
我們先來一睹為快——
第一講
課程安排概覽
上手視頻約 6 分鐘
翻譯 | 張美旋 韓旭 字幕 | 醬番梨
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豐富的課程內(nèi)容
本課程將涵蓋深度學習中不需要標注數(shù)據(jù)的兩個領(lǐng)域:深度生成模型和自監(jiān)督學習。生成模型的最新進展使得對自然圖像、音頻波形和文本語料庫等高維原始數(shù)據(jù)進行真實建模成為可能。自監(jiān)督學習的進步已經(jīng)開始縮小監(jiān)督表示學習和非監(jiān)督表示學習之間的差距,本課程將涵蓋這些主題的理論基礎(chǔ)以及它們的新應用。
論文涉及GAN、VAE、降噪、自回歸、強化學習、自監(jiān)督學習等等,課程歷時15周完成。
課程官網(wǎng):https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home
Pieter Abbeel,加州大學伯克利分校教授、機器人學習實驗室主任,伯克利人工智能研究(BAIR)實驗室聯(lián)合主任。
Pieter Abbeel是機器人和強化學習領(lǐng)域的大牛。Pieter Abbeel 2008年從斯坦福大學獲得博士學位,師從百度前首席科學家 Andrew Ng(吳恩達),畢業(yè)后在UC Berkeley任教。
2016~2017年,Pieter Abbeel加入Open AI,任研究科學家。現(xiàn)在則是Open AI顧問。
Pieter Abbeel還是兩家AI公司的創(chuàng)始人,Gradescope和covariant.ai。
Pieter Abbeel 的研究重點集中于如何讓機器人向人類學習(學徒學習),如何讓機器人通過自己的試錯過程學習(強化學習),以及如何通過從learning-to-learn(元學習)過程中加快技能獲取。他開發(fā)的機器人已經(jīng)學會了先進的直升機特技飛行、打結(jié)、基本裝配、疊衣服、移動、以及基于視覺的機器人操作。
其他三位助教Peter Chen、Rocky Duan和Tianhao Zhang三人目前都是伯克利的博士生。
先修要求:
有豐富的概率、優(yōu)化、深度學習經(jīng)驗。
課程截圖
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課程大綱:
Week 1
第1a講: 課程安排
第1b講: 課程動機
第1c講: 基于似然的模型 Part I: 自回歸模型
Week 2
第2a講: 基于似然的模型 Part I: 自回歸模型 (ctd)
第2b講: 無損壓縮(Lossless Compression)
第2c講: 基于似然的模型 Part II: 流模型
Week 3
第3a講:基于似然的模型 Part II:流模型(ctd)
第3b講:隱變量模型
Week 4
第4a講:隱變量模型(ctd)(與第3周ppt相同)
第4b講:比特編碼/位反編碼
Week 5
第5講:隱式模型/生成對抗網(wǎng)絡
Week 6
第六講:非生成性表征學習
Week 7
第7a講:非生成表征學習(ctd)
第7b講:半監(jiān)督學習
Week 8
第8講:表征學習+其他問題
Week 9
第9a講:無監(jiān)督分布對齊
第9b講:客座講座:Ilya Sutskever
Week 10
第10a講:無監(jiān)督分配對齊(ctd)
第10b講:客座講座:Durk Kingma
Week 11
第11講:語言模型(Alec Radford)
Week 12
第12a講:無監(jiān)督的表征學習
第12b講:客座講座Alyosha Efros
Week 13
第13a講:待定(TBD)
第13b講:客座講座Aaron van den Oord
Week 14
無課
Week 15
期末項目報告
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