This CMU Multimodal Machine Learning course presents the fundamental mathematical concepts in machine learning and deep learning relevant to the six main challenges in multimodal research: (1) representation, (2) alignment, (3) reasoning, (4) generation, (5) transference and (6) quantification....
http://multicomp.cs.cmu.edu/profile/louis-philippe-morency/CMU多模态机器学习课程介绍了与多模态研究中的六大主要挑战相关的基本理论:(1) 表征学习,(2) 对齐学习,(3) 推理,(4) 生成式,(5) 转移,(6) 定量分析。This CMU Multimodal Machine Learning course presen
• 15-619 Cloud Computing云计算 • 10-601 Machine Learning机器学习 • 05-839 Interactive Data Science交互数据科学 • 11-631 Data Science Seminar数据科学研讨会 项目有三个Concentration可选,在第一学期结束后选择: 1)Systems 系统方向 2)Analytics 分析方向 3)Human-Centered Data Science 以人为中心...
76-101 Interpretation and Argument 理解与争论 课程地址:http://www.andrew.cmu.edu/course/76-101AA/ 就是甩一堆文章让你看以及每周会有一些主题演讲与讨论,主要是关于科学、计算机科学方面的观点、文章。 fa21-pathway-2-course-descriptions-dzw.pdf 257.6K · 百度网盘 15-131计算机科学家的一些实战经验 课...
这里教授推荐了这篇综述Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy 多模态的五个核心挑战是表示(Representation)、对齐(Alignment)、翻译(Translation)、融合(Fusion)、共同学习(Co-Learning)。其中两个核心的挑战是Representation和Alignment。 Representation的定义:Learning how to represent and summarize multimodal...
machine learning from a variety of perspectives. We cover topics such as Bayesian networks, decision tree learning, Support Vector Machines, statistical learning methods, unsupervised learning, and reinforcement learning. The course covers theoretical concepts such as inductive bias, the PAC learning ...
从Data Science (数据科学)、Machine Learning (机器学习)、Artificial Intelligence (人工智能),到 HCI(人机交互)和信息技术相关的系列项目一应俱全,也有覆盖生物、教育、商业等领域的交叉学科。分别为: 计算机科学系(Computer Science Department) 计算生物学系(Computational Biology Department) ...
Introduction to Machine Learning for Engineers (12 units) Introduction to Deep Learning for Engineers (6 units) Trustworthy and Ethical AI Engineering (12 units) Project Course (12 units)12-770 Autonomous Sustainable Buildings: Fro...
这门课是一门semester-long的CTF course,大概有25道 binary challenge。我感觉每一道题都是经典,虽然不是很难,跟比赛的题目比肯定是非常简单的,但是对于新手来说还是非常的好。 这些题目从最简单的buffer overflow,然后逐渐给你加canary,DEP,ASLR,你需要使用不同的技巧绕过。还有对于很多C输入函数的区分,比如strcpy...
如果你这门课能拿A的话,也意味着你Machine Learning的基础已经合格,之后是可以走这条路的。 若要论这三门课的区别,那就是10601偏基础,你可以把课上做的一些project拿来丰富自己的简历,但这门课不算核心;10701偏理论,算核心课但是非ECE开设,老师课上会让学生大段大段地推公式,比较麻烦;18661是ECE核心,能够帮助...