3 月 4 日，MIT 计算机系的教授 Peter Holderrieth 和 Ezra Erives 在 YouTube 上传了其最新课程系列“Generative AI with Stochastic Differential Equations”，从数学的角度探讨了当前 AIGC 领域应用最广泛的两种算法：去噪扩散模型和流匹配。生成模型将噪声逐步转换为数据来生成对象，这一系列的演化过程可以通过模拟...
基于Python的人工智能导论Introduction to Artificial Intelligence with Python本课程由哈佛大学提供，旨在介绍人工智能的基础概念和算法，涵盖图搜索算法、强化学习、机器学习等主题。课程通过Python编程实践，帮助学生设计智能系统，探索游戏引擎、手写识别等技术背后的原理，适合初学者迈出AI领域的第一。课程链接：https://pl...
deeplearning.ai: 机器学习Machine Learning由Andrew Ng主导的机器学习专项课程,涵盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心内容,结合实际案例,帮助学习者掌握从数据处理到模型优化的全过程,适合初学者系统学习机器学习的基础知识。 课程链接: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction deeplearni...
3月 4 日,MIT 计算机系的教授 Peter Holderrieth 和 Ezra Erives 在 YouTube 上传了其最新课程系列“Generative AI with Stochastic Differential Equations”,从数学的角度探讨了当前 AIGC 领域应用最广泛的两种算法:去噪扩散模型和流匹配。 生成模型将噪声逐步转换为数据来生成对象,这一系列的演化过程可以通过模拟常...
MIT免费AI课程,8小时拿证书! 发现一个超棒的机会,Santander和MIT联合推出的Generative Artificial Intelligence课程,居然可以免费学习!整个课程大约需要8个小时,完成后还能拿到证书,挂在LinkedIn上,简直不要太酷!赶紧推荐给学生们去试试吧~ 我浏览了一下课程内容,主要包括以下几个部分: 🟢 生成式人工智能的历史 🟢...
以下是MIT的人工智能课程核心的内容：机器学习基础：介绍机器学习的基本概念和方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。探讨常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。强调在实践中应用机器学习算法解决真实世界的问题。机器学习与数据科学：更深入地讨论机器学习的理论基础和方法。探索深度学习...
在人工智能领域,生成模型一直是研究的热点。近日,麻省理工学院(MIT)计算机系的两位教授Peter Holderrieth和Ezra Erives在YouTube上发布了一系列名为“Generative AI with Stochastic Differential Equations”的课程,从数学角度深入探讨了去噪扩散模型和流匹配这两种在AIGC领域应用广泛的算法。
📚 课程内容主要包括: 基础模型:介绍人工智能领域中的基础模型,如感知器、神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。这些模型是构建更复杂生成式模型的基础。 生成式人工智能:深入探讨生成式模型的原理、应用和优势。生成式模型能够生成新的、有意义的数据,如文本、图像、音频等。课程会涵盖如变分自编码...
MBA课程:AI的最佳“试验场” 在认识到人工智能在商业中的众多好处的同时,MBA课程必须深思熟虑地将人工智能整合到其课程中,以有效地最大限度地发挥其潜力。 如在核心课程中,MBA课程应涵盖人工智能功能及其在整个职能领域的应用,如战略、营销、运营,使学生...
课程通过一系列实际案例,教授学生如何将机器学习原理应用于解决实际问题,并通过项目实践提供了在健康医疗、智能交通、量化金融等多个领域应用机器学习的机会。📅开课时间:两门课程的开课时间均为2024年1月15日至2月26日 🕒课程时长:均为6周 🌐课程平台:麻省理工学院官网学习平台...