机器之心深度研学社每周干货:2017年第13周

本周分享包括UCB数据科学入门课程,强调推断、计算与实践结合;Apple AI主管探讨深度学习的未来方向,如增强记忆与常识能力;以及一个涵盖生成艺术的全面资源列表。

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Synced 深度研学社 每周干货,每周五为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少,每周进步一点点~

【入门教程】UCB 数据科学入门课程:The Foundations of Data Science

by Ani Adhikari, John DeNero

简介:这门 UCB 的数据科学入门课程将这一领域的三项内容相结合:推断思想、计算思想、以及现实关联。面对真实世界的庞大数据,如何才能通过分析,有效地看到现象的本质?课程包含了编程及推断统计的关键理念,此外还与真实数据紧密结合。

【技术分析】Apple’s AI Director: Here’s How to Supercharge Deep Learning

by Ruslan Salakhutdinov

简介:近日,苹果公司的 AI 主管 Ruslan Salakhutdinov 在 MIT Technology Review 的讲座中,阐述了他对于深度学习的展望。他认为,通过加强记忆、注意力、以及常识能力,深度神经网络将在现有的基础上产生更大的飞跃。且细看他怎么说。

链接:https://www.technologyreview.com/s/603912/apples-ai-director-heres-how-to-supercharge-deep-learning/

【资源分享】生成艺术相关资源超级大列表

简介:Github 用户 kosmos 是来自乌克兰的网页与艺术设计师,他在 Github 上分享了自己的生成艺术资源列表,其包含了视觉相关编程语言库、相关框架、软硬件、以及学习资源。他个人的工作网页也十分有趣,值得一看。

项目链接:https://github.com/kosmos/awesome-generative-art

相关资料:

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