英国高级机器学习Advanced Machine Learning课程介绍

高级机器学习

Advanced Machine Learning

学习目标

　　高级机器学习Advanced Machine Learning

　　高级机器学习是一门关于机器学习的高级课程，重点关注神经网络深度学习的最新进展，如递归和贝叶斯神经网络。课程将特别关注自然语言处理(NLP)和计算机视觉应用。最近基于神经网络的统计技术在这些领域取得了显著的进展，引起了商业和学术的极大兴趣。高级机器学习课程将介绍相关机器学习模型的数学定义，并推导出相关的优化算法。内容涵盖神经网络在自然语言处理中的一系列应用，包括分析文本中的潜在维度，语言之间的翻译和回答问题。

　　课程内容：

　　高级机器学习课程介绍了大规模数据分析的基本分析技巧和方法。课程集中在实际使用这些技能和方法来解决现实世界的问题。

　　高级机器学习课程涵盖的主题包括：

　　1、机器学习数学

　　2、监督、非监督和多任务技术概述

　　3、高级机器学习主题：贝叶斯建模和高斯过程，随机方法，贝叶斯神经网络，近似推理，变分自动编码器，生成模型，应用。

　　4、机器学习在自然语言处理中的应用：递归神经网络、时间反向传播、长短期记忆、注意力网络、记忆网络、神经图灵机、机器翻译、问答、语音识别、句法和语义分析、神经网络的GPU优化。

　　学习成果：

　　介绍课程学习后，学生应该能够：

　　1、理解一系列神经网络模型的定义。

　　2、推导和实现这些模型的优化算法。

　　3、理解注意机制和序列嵌入模型的神经实现，以及如何将这些模块化组件结合起来构建最先进的NLP系统。

　　4、实现和评估常见的语言神经网络模型。

　　5、理解两种数值学习方法(优化和整合)及其与贝叶斯方法的关系。

　　6、了解如何选择模型来描述特定类型的数据。

　　7、理解构建新颖的机器学习解决方案所需的数学知识。

　　8、在一系列现实应用中设计和实现各种机器学习算法。

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