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| 本文作者： 叢末 | 2019-02-01 22:42 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：2018 年，AI 研習(xí)社又為大家呈上了一系列公開課，AI 研習(xí)社的粉絲們也再度與我們相伴走過了一年。作為一個(gè)針對(duì) AI 開發(fā)者的公開課類目，「猿桌會(huì)」自去年推出以來廣受各位的喜愛，在今年雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社依舊以最飽滿的誠(chéng)意為大家邀請(qǐng)了領(lǐng)域內(nèi)的各路大神進(jìn)行分享，具體內(nèi)容涵蓋深度學(xué)習(xí)開源框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參和優(yōu)化、開發(fā)語言使用技巧、開源工具使用心得、人工智能/數(shù)據(jù)競(jìng)賽經(jīng)驗(yàn)、 行業(yè)最新成果等，持續(xù)關(guān)注我們公開課的粉絲們想必也從他們身上得到了不少收獲。下面，小編挑選出了「猿桌會(huì)」最熱門的 TOP 10 公開課，與大家一起回顧一下~
CS 碩士王煦中：CS231n 課后作業(yè)第二講 : Assignment 2
內(nèi)容簡(jiǎn)介：CS231n 是斯坦福大學(xué)開設(shè)的計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)的入門課程，授課內(nèi)容在國(guó)內(nèi)外頗受好評(píng)。但是只聽課不做作業(yè)效果是要折半的，對(duì)此，雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社專門請(qǐng)來了一位技術(shù)大牛（知乎專欄喵神大人的深度工坊作者、CS 碩士王煦中）來公開課上為大家來講解這門課的配套作業(yè)，共 3 個(gè) Assignment，而本堂公開課主要介紹 Assignment 2（含代碼實(shí)現(xiàn)），包括 Fully-connected Neural Network、Batch Normalization、Dropout、Convolutional Networks 以及 Tensorflow on CIFAR-10 五大部分。本堂課干貨滿滿，受到了 AI 研習(xí)社粉絲們的歡迎，成為 2018 年度觀看量最高的「猿桌會(huì)」公開課。作業(yè)鏈接：https://github.com/Observerspy/CS231n
孔曉泉：自然語言處理（NLP）應(yīng)用和前沿技術(shù)回顧
內(nèi)容簡(jiǎn)介：伴隨著近幾年的機(jī)器學(xué)習(xí)的熱潮，自然語言處理成為了目前炙手可熱的研究方向，同時(shí)也是 Google、Microsoft、Facebook、Baidu、Alibaba 等各大公司投入巨額資金和高端人力努力爭(zhēng)奪的下一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)流量入口（智能助手、智能音箱等）。針對(duì)這一選題，AI 研習(xí)社邀請(qǐng)了從事然語言處理（NLP）領(lǐng)域多年，擁有豐富實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的孔曉泉為大家?guī)矸窒怼９_課中，孔曉泉介紹了自然語言處理技術(shù)的一些基本知識(shí)、行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和基于深度學(xué)習(xí)的通用的 NLP 處理流程，以期幫助想要學(xué)習(xí)和從事 NLP 的學(xué)生、工程師以及愛好者建立一個(gè)基本的 NLP 的知識(shí)框架，熟悉基礎(chǔ)的技術(shù)方案，并了解通用的深度學(xué)習(xí)處理流程。
新加坡國(guó)立大學(xué)霍華德：有意思的自然語言處理
內(nèi)容簡(jiǎn)介：不少剛?cè)腴T人工智能的同學(xué)，一入門就被大量的公式嚇到了，望而卻步，轉(zhuǎn)而放棄。人工智能并非那么枯燥，它本身很有意思。興趣是學(xué)習(xí)最好的老師，來自新加坡國(guó)立大學(xué)電子及計(jì)算機(jī)工程系的霍華德博士帶來的這個(gè)分享就是希望給大家展示自然語言處理（NLP）中有趣的一面，內(nèi)容比較適合想入門人工智能和自然語言處理的同學(xué)。值得一提的是，霍華德博士本人的求學(xué)經(jīng)歷非常傳奇，在本科，碩士，博士階段分別讀了三個(gè)不同的專業(yè)，現(xiàn)在騰訊就職。本次分享不僅輕松有趣，還為大家?guī)砹艘换j筐的干貨，成為 2018 年度排名前幾的「猿桌會(huì)」公開課。
北京郵電大學(xué)張慶恒：基于 rasa 搭建中文對(duì)話系統(tǒng)
內(nèi)容簡(jiǎn)介：對(duì)話系統(tǒng)是自然語言處理的一個(gè)熱門話題，而自然語言理解則是對(duì)話系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，現(xiàn)有的很多自然語言理解工具往往以服務(wù)的方式獲取（Google 的API.ai，F(xiàn)acebook 的 Wit.ai 等），使用這些服務(wù)往往需要向服務(wù)提供商提供自己的數(shù)據(jù)，并且根據(jù)自己業(yè)務(wù)調(diào)試模型很不方便。針對(duì)這一問題，AI 研習(xí)社邀請(qǐng)到了北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院、網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室碩士張慶恒為大家答疑解惑。本次公開課，講者重點(diǎn)分享了自己基于 rasa nlu 構(gòu)建自己的自然語言理解工具，并結(jié)合 rasa core 搭建對(duì)話系統(tǒng)框架的一些經(jīng)驗(yàn)，方便初學(xué)者入門，加深對(duì)對(duì)話系統(tǒng)的理解。張慶恒曾在百度實(shí)習(xí)且多次參加機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)比賽，并獲阿里云安全算法挑戰(zhàn)賽獲冠軍，同時(shí)也是中文標(biāo)注開源項(xiàng)目 Chinese-Annotator 主要開發(fā)成員，擁有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
竹間智能翁嘉頎：人機(jī)交互技術(shù)探索
內(nèi)容簡(jiǎn)介：隨著語音識(shí)別 ASR 的進(jìn)步，對(duì)話機(jī)器人從簡(jiǎn)單的指令式的語音助手，進(jìn)化到關(guān)鍵詞交互方式，人們能夠使用較為完整的句子來表達(dá)意圖，機(jī)器人從中截取關(guān)鍵詞判斷用戶意圖。現(xiàn)階段利用 NLP 、NLU 技術(shù)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)方式，慢慢脫離關(guān)鍵詞的束縛，可以更聰明的去理解用戶意圖以做出正確的回應(yīng)。然而，再下一步的對(duì)話機(jī)器人是否能脫離一問一答的回應(yīng)方式？機(jī)器人是否能主動(dòng)地跟人產(chǎn)生互動(dòng)？沒有情緒情感的機(jī)器人真的算是智能機(jī)器人嗎？情緒情感又有哪些可能的應(yīng)用？對(duì)于這些問題，AI 研習(xí)社邀請(qǐng)到了人工智能創(chuàng)業(yè)公司竹間智能的 CTO 翁嘉頎為大家?guī)矸窒怼９_課中，他的分享內(nèi)容包括情感計(jì)算、意圖、主題、上下文、中文 NLP 應(yīng)用、多輪對(duì)話、算法與數(shù)據(jù)的關(guān)系，其中重點(diǎn)闡述了相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用以及怎樣解決當(dāng)前面臨的問題。
南洋理工大學(xué)顧玖強(qiáng)：從 NLP 到 CV+NLP：計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理結(jié)合介紹
內(nèi)容簡(jiǎn)介：自然語言處理幫助人們研究如何使得機(jī)器「說」和「讀」，而目前很火的計(jì)算機(jī)視覺則研究如何使機(jī)器「看」。當(dāng)「看」和「說」結(jié)合起來，會(huì)產(chǎn)生怎樣有趣的應(yīng)用呢？AI 研習(xí)社邀請(qǐng)到了新加坡南洋理工大學(xué)博士顧玖強(qiáng)來為大家分享當(dāng)二者結(jié)合起來所帶來的有趣應(yīng)用。顧玖強(qiáng)博士精通算法，軟硬兼修，目前主要研究方向是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理結(jié)合，講課風(fēng)格深入淺出通俗易懂，有獨(dú)家學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)行經(jīng)驗(yàn)。在這堂公開課中，他不僅介紹了目前自然語言處理的發(fā)展進(jìn)程，還和大家探討自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺結(jié)合的問題，讓大家對(duì)自然語言的發(fā)展方向有更廣闊的認(rèn)識(shí)。無論對(duì)自然語言處理還是計(jì)算機(jī)視覺的從業(yè)者，學(xué)科的交叉總會(huì)給我們帶來很多意想不到的有趣應(yīng)用，感興趣的同學(xué)趕緊視頻看起來！
葉志豪：介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)及其在 NLP 上的應(yīng)用
內(nèi)容簡(jiǎn)介：當(dāng) AlphaGO 橫掃之后，越來越多的學(xué)者意識(shí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域所扮演的重要角色。同時(shí)隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，很多自然語言的傳統(tǒng)難題得到突破。引用 David Silver 的一句話來對(duì)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及人工智能之間的關(guān)系進(jìn)行描述，就是：深度學(xué)習(xí)（DL）+ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL） = 人工智能（AI）。而在實(shí)際應(yīng)用上，當(dāng)深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)碰撞時(shí)又會(huì)擦除怎樣的火花呢？AI 研習(xí)社的公開課上，廣東工業(yè)大學(xué)葉志豪就探討了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩大利器如何結(jié)合并應(yīng)用于 NLP 中的文本生成和對(duì)話任務(wù)中，想必觀看過直播的小伙伴們都收獲不少吧。
IBM 高級(jí)研發(fā)工程師武維：深度學(xué)習(xí)中的分布式訓(xùn)練
公開課回看地址：http://www.mooc.ai/open/course/410
總結(jié)文查看地址：http://m.35crmo.cc/news/201801/2eAImHGQdNpZv8LW.html
內(nèi)容簡(jiǎn)介：在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理方面取得了顯著的效果，但是這些模型的訓(xùn)練過程非常耗時(shí)。盡管 GPU 的硬件技術(shù)不斷發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)不斷取得突破，但是對(duì)大模型或大數(shù)據(jù)集，單設(shè)備訓(xùn)練耗時(shí)過久的問題仍存在。IBM 系統(tǒng)部研發(fā)工程師武維博士受 AI 研習(xí)社邀請(qǐng)，針對(duì)這些問題給大家分享了自己在深度學(xué)習(xí)分布式訓(xùn)練中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。武維博士曾就職于華為大數(shù)據(jù)產(chǎn)品部及 IBM 中國(guó)研究院，擔(dān)任系統(tǒng)工程師/研究員；同時(shí)也是西安交通大學(xué)系統(tǒng)工程博士，目前主要研發(fā)方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)中的分布式訓(xùn)練框架與模型，相信這位擁有豐富的研究和實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的講者能為大家?guī)慝@益匪淺的收獲。
前百度、阿里資深算法工程師王奇文：「Deep Learning」讀書分享(十二)（十三）
公開課回看地址：http://www.mooc.ai/open/course/429
公開課相關(guān)閱讀：http://m.35crmo.cc/news/201708/N8ls4655TQFTRCKR.html
內(nèi)容簡(jiǎn)介「Deep Learning」這本書是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重磅書籍，三位作者分別是機(jī)器學(xué)習(xí)界名人、GAN的提出者、谷歌大腦研究科學(xué)家 Ian Goodfellow，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域創(chuàng)始三位創(chuàng)始人之一的蒙特利爾大學(xué)教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfellow的老師）、同在蒙特利爾大學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘教授 Aaron Courville。只看作者陣容就知道這本書肯定能夠從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和原理一直講到最新的方法，而且在技術(shù)的應(yīng)用方面也有許多具體介紹。這本書面向的對(duì)象也不僅是學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)的高校學(xué)生，還能夠?yàn)檠芯咳藛T和業(yè)界的技術(shù)人員提供穩(wěn)妥的指導(dǎo)意見、提供解決問題的新鮮思路。面對(duì)著這樣一本內(nèi)容精彩的好書，不管你有沒有入手開始閱讀，AI 研習(xí)社都希望借此給大家提供一個(gè)共同討論、共同提高的機(jī)會(huì)，因此我們邀請(qǐng)到了多位機(jī)器學(xué)習(xí)方面優(yōu)秀、熱心的分享人參與這本書的系列分享。其中王奇文的這次分享再次受到大家的熱烈歡迎，也是 2018 年度排名前幾的「猿桌會(huì)」公開課。
丁志新：人工智能知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)
內(nèi)容簡(jiǎn)介：在中美貿(mào)易摩擦背景下，知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題成了各方關(guān)注的焦點(diǎn)。人工智能的技術(shù)領(lǐng)域覆蓋甚廣，相關(guān)的企業(yè)、高校研究機(jī)構(gòu)、個(gè)人如何進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)？尤其是算法、軟件編程、大數(shù)據(jù)、應(yīng)用領(lǐng)域等等如何得到保護(hù)？我國(guó)又對(duì)職務(wù)發(fā)明人有哪些優(yōu)惠政策，法律風(fēng)險(xiǎn)又有哪些？在人工智能領(lǐng)域投資人的機(jī)會(huì)在哪里？針對(duì)這些問題，AI 研習(xí)社邀請(qǐng)到了深圳市世紀(jì)恒程知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所副總經(jīng)理、咨詢部部長(zhǎng)丁志新老師來公開課上為大家普及相關(guān)知識(shí)。擁有首批全國(guó)專利信息實(shí)務(wù)人才、專利代理人、廣東知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)協(xié)會(huì)專家?guī)鞂＜摇⑸钲谑兄R(shí)產(chǎn)權(quán)專家?guī)鞂＜业戎T多榮譽(yù)稱號(hào)的丁志新老師結(jié)合其十余年的知識(shí)產(chǎn)權(quán)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，分享解答人工智能的各類知識(shí)產(chǎn)權(quán)相關(guān)問題，包括人工智能對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇、人工智能相關(guān)的企業(yè)應(yīng)如果開展知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作、知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)防控與應(yīng)急機(jī)制以及投融資活動(dòng)中如何防范風(fēng)險(xiǎn)并找準(zhǔn)商業(yè)機(jī)會(huì)等。
以上公開課小編都按直播觀看人數(shù)進(jìn)行了排序（從多到少），大家如果沒時(shí)間一一觀看學(xué)習(xí)，不妨相信一下 AI 研習(xí)社各位粉絲們的共同眼光，選擇最熱門的公開課進(jìn)行回看吧~
次感謝大家對(duì) AI 研習(xí)社的支持！
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