机器学习的所有资源链接和经验教训（五）ML技术讲座
2018-07-18 11:06
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ML技术讲座
- 民主化机器学习 - 尼尔劳伦斯
- NLP的深度学习 - Richard Socher
- 2015年ICML深度学习小组讨论
- 人工智能在企业中的实际应用
- 使用AI来个性化医疗保健
- 自主驾驶CVPR 2016主题演讲 - Amnon Shashua
- 从文本到知识通过ML - Xavier Amatriain
- 用于生成图像描述的深层视觉语义对齐
- 深度学习理论动机 - Yoshua Bengio
- 通过RNN学习学习和组合 - Nando de Freitas
- 生成建模的深度进展 - Alec Radford
- Adversarial Networks - Soumith Chintala
- 人工智能的下一个前沿：无监督学习 - Yann LeCun
- 精准医学和医疗保健的ML基础和方法 - Suchi Saria
- 重新编程人类基因组：为什么需要AI - Brendan Frey
- 虚拟助手：智能回复 - Anjuli Kannan
- 缩小人工智能与神经科学之间的差距 - Alex Lavin
- 将深度学习带入医疗保健的前沿 - 杰克
- 深度机器人学习 - 谢尔盖莱文
- AI创业公司如何与谷歌竞争 - 李飞飞
- AI Panel的过去，现在和未来
- 可分辨的神经计算机 - 亚历克斯格雷夫斯
- 人工智能时代的技术，政策和车辆安全 - Chris Gerdes
- 深度学习网络中的注意力与记忆 - Stephen Merity
- 大脑中的深度学习 - 布莱克理查兹
- 建立像人一样观察，学习和思考的机器 - Josh Tenenbaum
- 自动驾驶汽车 - Sacha Arnoud
- 深度学习和先天致力 - Yann LeCun和Christopher Manning
- nuTonomy的自动驾驶愿景 - Emilio Frazzoli
- 元学习和自我玩耍 - Ilya Sutskever
- 从生成模型到生成代理 - Koray Kavukcuoglu
- 可以理性的神经网络模型 - 克里斯托弗曼宁
- ICLR 2018炉边聊天 - 达芙妮科勒
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