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课程教师: 朱占星
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课程助教:
- 余冰, byu@pku.edu.cn
- 孙科, ajksunke@pku.edu.cn
- 徐举, xuju@pku.edu.cn
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课程时间: 周二: 3:10-6:00 pm.
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课程地点: 目前online
课程内容:
深度学习是近年来人工智能取得突破的核心技术，在多个重要领域获得重要应用。本课程在“深度学习：算法与应用”课程的基础上，将更加深入的介绍深度学习中的高级专题内容，包括高级深度学习中的数学基础、理论、算法、几个相关人工智能领域的具体应用，让学生能够在实际中有能力完成人工智能任务的实现, 涉猎深度学习的前沿话题。
课程要求:
- 要求学生熟悉至少一门编程语言，对机器学习以及深度学习基础知识熟悉。
- 要求学生深入参与对前沿研究话题的文章阅读与演讲展示，大作业包括深度学习模型的基础理论分析、计算机视觉、自然语言处理或者游戏AI方面的应用。
平时作业 (40%):
期末项目 (60%):
- Tue 02/18: 课程信息介绍
- Tue 02/25: Semi-supervised and Self-supervised Learning
- Tue 03/03: Transfer learning
- Tue 03/10: NLP
- Tue 03/17: GAN
- Tue 03/24: GAN's applications
- Tue 03/31: Deep learning theory: loss landscape
- Tue 04/07: Deep learning theory: optimization
- Tue 04/14: Deep learning theory: optimization dynamics
- Tue 04/21: Deep learning theory connection
- Tue 04/28: Defense and Adversarial Training
- Tue 05/12: Robustness
- Tue 05/19: Interpretability
- Tue 05/26: GNN
- Tue 06/02: Reinforcement Learning