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腰果-硬核暑假要学习:Imperial College London敞开ML暑期课程视频

海外新闻 时间: 浏览:395 次

机器之心收拾

参加:一鸣、杜伟

暑期课程是近来十分受欢迎的一种学习方法。国内外许多大学的学生会在放假时寻觅大学内或其他大学开发的暑期课程项目。近来,由 DeepMind、英国帝国理工学院等敞开的暑期课程视频已开源了。读者朋友能够足不出户,在暑假为自己充充电。

暑期课程是近来十分受欢迎的一种学习方法。国内外许多大学的学生会在放假时寻觅大学内或其他大学开发的暑期课程项目。近来,由 DeepMind、英国帝国理工学院等敞开的暑期课程视频已开源了。读者朋友能够足不出户,在暑假为自己充充电。

课程内容

本次课程是一个 12 天的密布课程,包含机器学习中广泛的主题,包含优化、贝叶斯推理到深度学习、强化学习等。本次课程的方针是为学生供给机器学习的大体概念,并助力学生成为机器学习研讨者。

尽管课程说到,他们面向的受众是正在 PhD 前期阶段的学生,可是他们仍欢迎硕士生、博士后、乃至是一些大学教员,阐明这些课程首要是为了树立根底的理论和概念,所以难度不算太高。

课程官网:https://github.com/mlss-2019/slides

课程资源

本课程的资源现已揭露。机器之心观看了一部分视频。和一些已有的课程视频略有不同,本课程可根据常识点直接从一两个小时课程的中段开端听。这样关于已经有根底的读者朋友来说,只需求根据每个视频供给的常识点,点击需求查缺补漏的当地就能够了。此外,视频也供给了文本,便利重复查阅。

视频资源地址:

  • https://www.bilibili.com/video/av63474628?from=search&seid=2913855858421454954
  • https://search.videoken.com/(可依照关键词导航到常识点)

该网站包含了一切的课程视频,读者能够在左侧边栏或查找框供给关键词,网站会主动标红对应的视频中的常识点,便利查找。

课程目录

课程目录如下:

Deep Learning (Kevin Webster, Pierre Richemond, Kai Arulkumaran)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2
  • Video recording, Part 3

Optimization (John Duchi)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2

Variational Inference (Shakir Mohamed)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2

Reinforcement Learning (Katja Hofmann)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording腰果-硬核暑假要学习:Imperial College London敞开ML暑期课程视频, Part 1
  • Video recording, Part 2

Interpretability (Sanmi Koyejo)

  • Lecture slides
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2

Gaussian Processes (James Hensman)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2

Kernels (Lorenzo Rosasco)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording腰果-硬核暑假要学习:Imperial College London敞开ML暑期课程视频, Part 2

MCMC (Michael Betancourt)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2
  • Video recording, Part 3

AI for Good (Julien Cornebise and Moustapha Cisse)

  • Video recording

Approximate Bayesian Computation (Sarah Filippi)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2

Fairness and Ethics in AI (Timnit Gebru)

  • Lecture slides
  • Video recording

Speech Processing (Karen Livescu)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording, Part 1
  • Video recording, Part 2

Learning Theory (Samory Kpotufe)

  • Lecture slides
  • Video recording, Part 1

Machine Learning in Computational Biology (Barbara Engelhardt)

  • Lecture slides
  • Video recording

Submodularity (Stefanie Jegelka)

  • Lecture slides
  • Tutorial
  • Video recording

授课者简介

这些课程的授课者既有来自帝国理工、麻省理工、斯坦福、伊利诺伊大学香槟分校、哥伦比亚大学、普林斯顿大学等闻名大学的助理教授和副教授,也有来自谷歌、DeepMind、微软剑桥研讨院、PROWLER.io、Element AI 等科技公司和科研机构的研讨人员。

这些授课者在各自的研讨领域内都有着丰厚的理论常识和实操经历,信任他们的授课内容会给学生们带来一些不一样的东西。

其他视频课程资源

关于机器学习的课程资源已经是浩如烟海了,机器之心在此收拾了一些不错的课程,协助读者更好地学习。

机器学习理论

1. 吴恩达机器学习揭露课

  • 介绍:这几乎是触摸过机器学习的人都知道的课程,即使是彻底没有根底的小白也能够入门的机器学习理论课程。课程包含了机器学习大部分的理论内容,十分合适入门。
  • 课程链接:https://www.coursera.org/learn/machine-learning

2. 李宏毅机器学习课程

  • 介绍:李宏毅教授的机器学习课程人气不输吴恩达,再加上中文授课,了解起来愈加简略。机器之心前一段时间曾转载介绍过李宏毅机器学习课程笔记开源的新闻。
  • 课程链接:https://www.bilibili.com/video/av59538266

机器学习实战

1. Udacity 的 TensorFlow2.0 实战教程

  • 介绍:TensorFlow 进入 2.0 年代,许多人心里是溃散的,由于好不简略用习惯了的 API 又变了。当然,TensorFlow 官方考虑到了这个问题,所以和 Udacity 协作供给了 TensorFlow2.0 的实战教程,现在已更新了十几节视频。
  • 课程链接:https://cn.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187

2. 从零开端的 PyTorch 课程

  • PyTorch 是 TensorFlow 的老对头,深度学习结构中冉冉升起的新星。有许多想写「Pythonic」代码的数据科学家会挑选入门 PyTor腰果-硬核暑假要学习:Imperial College London敞开ML暑期课程视频ch。这儿机器之心引荐一个英文的 PyTorch 视频课程,从零开端把握 PyTorch 的全部内容。
  • 课程链接:https://www.bilibili.com/video/av15823922

数学根底

1. 可汗学院的「微积分准备」课程

  • 介绍:这是一个为没有任何数学根底的人准备的微积分准备课程,供给了许多用于学习微积分的准备常识,如极限的相关常识、二项式定理等。
  • 课程链接:https://www.bilibili.com/video/av14223492

2. MIT 的线性代数课程

  • 介绍:这是一个极端全面的线性代数课程,从几许空间下手介绍线性代数的原理。Gillbert Strang 老爷子十分有热情,几个小时大课听下来都不觉得很累很难。当然,画质较老,需求习惯。
  • 课程链接:https://www.bilibili.com/video/av36568126玄武门之变参与者

3.Blue1Brown 的「线性代数的实质」课程

  • 介绍:这位大神的课程强烈引荐。本教程用最简略的方法介绍线性代数的常识。耐性看下去,没有不明白的。
  • 课程链接:https://www.bilibili.com/video/av5987715

参阅链接:

https://search.videoken.com/

h腰果-硬核暑假要学习:Imperial College London敞开ML暑期课程视频ttps://github.com/mlss-2019/slides

https://sites.google.com/view/mlss-2019/home

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