Björn Schuller - Introduction to Computer Systems (AI-Deep learning)


计算机系统概论(人工智能-深度学习)
Introduction to Computer Systems (AI-Deep learning)
 
  • 课题背景
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。机器学习是人工智能的子领域,也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。深度学习则属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式,是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念,可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果,人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,如文本、图像、声音。

  • 课题内容
在本课程中,学生将有机会对计算机系统的组织和操作有基本的了解。通过理解如何在体系结构级别表示和执行高级语言程序。从而进一步引申并介绍深度学习的基本概念和高级方法,并将它们与各个领域的实际问题相关联。目的是概述经典方法和新兴方法的不同方式。该课程将为您提供必要的知识和技能,以了解深度学习领域的工作内容和该领域正在进行的研究。

  • 导师信息

Björn Schuller
帝国理工学院人工智能终身教授
(1)哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院客座教授
(2)天津师范大学情感智能中心荣誉院长
(3)德国奥格斯堡大学应用计算机科学学院嵌入式智能医疗保健与健康方向教授兼主席
(4)英国帝国理工大学计算机系语言、音频和音乐GLAM小组负责人
(5)德国audEERING GmbH公司首席科学官兼联合创始人CEO
(6)2015年和2016年:世界经济论坛(WEF)40位杰出青年科学家之一
(7)学术论文被引用次数:26742;h指数:75;i10指数:395

  • 任职大学
帝国理工学院1907年建立于英国伦敦,是一所主攻理学、工学、医学和商学的世界顶尖公立研究型大学。帝国理工学院在国际学术界有着顶级声望,在各类权威榜单中排名稳居世界前十。在帝国的相关人物中,共有14位诺贝尔奖获得者和3位菲尔兹奖获得者。帝国理工提供本科和研究生教育,共有五个学院,工程学院,医学院,自然科学院,生命科学院和商学院。它授予一等学位的比例和每年的淘汰率都十分引人瞩目,被认为是英国入学标准最高的大学之一。