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机器学习|Bengio亲自授课，英国皇家院士参与，这份机器学习在线课别错过


萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
33个诺贝尔奖、几百万欧元经费、只收博士……这个充满了学术氛围的研究所 ， 便是德国马克斯·普朗克研究所 ， 简称马普所 。
而就在这几天 ， 这间重视基础科研的研究所开启了免费暑期机器学习基础线上课 ， 从机器学习入门到实践一课通 。
机器学习|Bengio亲自授课，英国皇家院士参与，这份机器学习在线课别错过
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△ 听众来自各地 ， 也能看到中国的朋友
不仅有图灵奖获得者Yoshua Bengio亲自授课 ， 还有来自英国皇家学院的院士Peter Dayan参与 。
教授们多来自牛津、剑桥、伯克利等名校 ， 其中获得过历年IEEE、ISMP、CVPR、ICML、NIPS、ACM等最佳论文奖的不计其数 。
目前为期10天的线上直播课程已正式开始 ， 错过直播也别担心 ， 教学视频可以随时回放 。
有点心动？
来快速了解一下课程内容 。
主要课程介绍
自2002年起 ， 马普所就开始开展暑期机器学习课程 ， 旨在为想要入门机器学习的从业者或学生打下扎实的理论基础 ， 并快速上手实践 。
18年来 ， 每年的授课老师都不一样 ， 课程内容也紧跟行业潮流 。
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△ 时讲时新的PPT内容 ， 紧随前沿知识
马普所从机器学习各领域中筛选前沿人才 ， 并根据他们的研究经验来安排课程内容 。
【机器学习|Bengio亲自授课，英国皇家院士参与，这份机器学习在线课别错过】课程中所涉及的编程语言以Python为主 ， 想要入门的小伙伴需要有一定的Python基础 ， 同时也需要熟悉线代、概率论及统计等数学知识 。
主要课程内容如下：
深度学习
深度学习 ， 机器学习下的一个研究分支 ， 近年来随着人工智能行业兴起 ， 深度学习也开始进入大众视野 。 与特征工程不同 ， 深度学习完全由神经网络自主学习特征 。
讲师Yoshua Bengio ， 图灵奖获得者 ， 主攻深度学习方向的研究 。
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△ Yoshua Bengio
最优化算法
最优化是机器学习下的深度学习中的一种重要算法 ， 广为大众所熟知的梯度下降法便属于最优化算法的一种 。
如何通过训练神经网络 ， 让损失函数最小化？最优化算法便致力于解决这个问题 。
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△ Francis Bach
讲师Francis Bach是来自伯克利大学的博士 ， 目前领导团队进行机器学习的研究 ， 包括最优化算法、有/无监督学习等 。
因果推断
在常用机器学习算法中 ， 关注的是特征之间的相关性 ， 但通常无法判断特征之间的因果关系 。 然而人们多数情况下在做决策与判断时 ， 会用到因果性 。
合理运用因果性 ， 对于验证、决策等行为都会有所帮助 。
讲师Bernhard Sch?lkopf和Stefan Bauer是来自马普所的专业研究人员 ， 主要研究方向为实证推论、归纳推理等 。
几何深度学习
随着深度学习的发展 ， 深度学习算法已不局限在传统的图像、声音、文本等数据 ， 也开始面向更一般的几何对象如网络、空间点云、曲面等应用 ， 便有了几何深度学习 。
讲师Michael Bronstein ， 几何深度学习方向领军人 ， 任斯坦福、哈佛和麻省理工学院的客座教授 。
计算神经科学
计算神经科学 ， 采用数学分析和计算机模拟 ， 在不同水平上对神经系统进行模拟和研究 。 简而言之 ， 就是通过研究人脑和神经系统的构造 ， 理解其工作原理 ， 从而更好地完善机器学习理论 。


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