▲點擊上方 雷鋒網 關注
AI 研習社獲得官方授權，伯克利 CS 294-158 《深度無監督學習》中英字幕版，等了好久，今天終於正式上線啦！~
我們先來一睹為快——
第一講
課程安排概覽
上手視頻約 6 分鐘
翻譯 | 張美旋 韓旭 字幕 | 醬番梨
看完是不是不夠過癮！
請掃描下方二維碼，加入官方學習小組
即可觀看完整視頻
↓↓↓
回復字幕君（微信：leiphonefansub）
你加入該課程小組的截圖
我們將你拉入微信群聊
加我時備註「無監督加群」~
譯者招募：這門課程的翻譯志願者持續招募中，如果你感興趣，可以聯繫字幕君報名自薦字幕翻譯工作，請備註：報名無監督翻譯~
豐富的課程內容
本課程將涵蓋深度學習中不需要標註數據的兩個領域：深度生成模型和自監督學習。生成模型的最新進展使得對自然圖像、音頻波形和文本語料庫等高維原始數據進行真實建模成為可能。自監督學習的進步已經開始縮小監督表示學習和非監督表示學習之間的差距，本課程將涵蓋這些主題的理論基礎以及它們的新應用。
論文涉及GAN、VAE、降噪、自回歸、強化學習、自監督學習等等，課程歷時15周完成。
課程官網：https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home
Pieter Abbeel，加州大學伯克利分校教授、機器人學習實驗室主任，伯克利人工智慧研究(BAIR)實驗室聯合主任。
Pieter Abbeel是機器人和強化學習領域的大牛。Pieter Abbeel 2008年從史丹福大學獲得博士學位，師從百度前首席科學家 Andrew Ng（吳恩達），畢業後在UC Berkeley任教。
2016~2017年，Pieter Abbeel加入Open AI，任研究科學家。現在則是Open AI顧問。
Pieter Abbeel還是兩家AI公司的創始人，Gradescope和covariant.ai。
Pieter Abbeel 的研究重點集中於如何讓機器人向人類學習（學徒學習），如何讓機器人通過自己的試錯過程學習(強化學習)，以及如何通過從learning-to-learn(元學習)過程中加快技能獲取。他開發的機器人已經學會了先進的直升機特技飛行、打結、基本裝配、疊衣服、移動、以及基於視覺的機器人操作。
其他三位助教Peter Chen、Rocky Duan和Tianhao Zhang三人目前都是伯克利的博士生。
先修要求:
有豐富的概率、優化、深度學習經驗。
課程截圖
是不是很心動？加入AI 研習社CS294-158深度無監督學習小組即可觀看完整視頻，隨時隨地觀看名校課程，邂逅眾多學霸！共享筆記！
課程大綱：
Week 1
第1a講: 課程安排
第1b講: 課程動機
第1c講: 基於似然的模型 Part I: 自回歸模型
Week 2
第2a講: 基於似然的模型 Part I: 自回歸模型 (ctd)
第2b講: 無損壓縮(Lossless Compression)
第2c講: 基於似然的模型 Part II: 流模型
Week 3
第3a講：基於似然的模型 Part II：流模型（ctd）
第3b講：隱變量模型
Week 4
第4a講：隱變量模型（ctd）（與第3周ppt相同）
第4b講：比特編碼/位反編碼
Week 5
第5講：隱式模型/生成對抗網絡
Week 6
第六講：非生成性表徵學習
Week 7
第7a講：非生成表徵學習（ctd）
第7b講：半監督學習
Week 8
第8講：表徵學習+其他問題
Week 9
第9a講：無監督分布對齊
第9b講：客座講座：Ilya Sutskever
Week 10
第10a講：無監督分配對齊（ctd）
第10b講：客座講座：Durk Kingma
Week 11
第11講：語言模型（Alec Radford）
Week 12
第12a講：無監督的表徵學習
第12b講：客座講座Alyosha Efros
Week 13
第13a講：待定（TBD）
第13b講：客座講座Aaron van den Oord
Week 14
無課
Week 15
期末項目報告
是不是很心動？加入AI 研習社CS294-158深度無監督學習小組即可觀看完整視頻，隨時隨地觀看名校課程，邂逅眾多學霸！共享筆記！
AI 研習社小組介紹
「小組」功能上線後，AI 研習社推出了一系列的激勵計劃，鼓勵各位組員學習視頻課程，表現積極的學員還將獲得由 AI 研習社提供的實物福利，甚至參加國內外峰會的學習機會哦！趕快將「AI研習小組」小程序添加到「我的小程序」吧！
相關課程
除了這門課程外，AI 研習社還為熱愛 AI 的你提供了以下國外院校AI必看經典課程：
想下載這門課程的官方PPT課件資料，在後臺回復「無監督課件」就能獲得下載連結，完全免費！
閱讀原文直接跳轉免費觀看