机器学习的所有资源链接和经验教训（五）ML技术讲座

ML技术讲座

民主化机器学习 - 尼尔劳伦斯
NLP的深度学习 - Richard Socher
2015年ICML深度学习小组讨论
人工智能在企业中的实际应用
使用AI来个性化医疗保健
自主驾驶CVPR 2016主题演讲 - Amnon Shashua
从文本到知识通过ML - Xavier Amatriain
用于生成图像描述的深层视觉语义对齐
深度学习理论动机 - Yoshua Bengio
通过RNN学习学习和组合 - Nando de Freitas
生成建模的深度进展 - Alec Radford
Adversarial Networks - Soumith Chintala
人工智能的下一个前沿：无监督学习 - Yann LeCun
精准医学和医疗保健的ML基础和方法 - Suchi Saria
重新编程人类基因组：为什么需要AI - Brendan Frey
虚拟助手：智能回复 - Anjuli Kannan
缩小人工智能与神经科学之间的差距 - Alex Lavin
将深度学习带入医疗保健的前沿 - 杰克
深度机器人学习 - 谢尔盖莱文
AI创业公司如何与谷歌竞争 - 李飞飞
AI Panel的过去，现在和未来
可分辨的神经计算机 - 亚历克斯格雷夫斯
人工智能时代的技术，政策和车辆安全 - Chris Gerdes
深度学习网络中的注意力与记忆 - Stephen Merity
大脑中的深度学习 - 布莱克理查兹
建立像人一样观察，学习和思考的机器 - Josh Tenenbaum
自动驾驶汽车 - Sacha Arnoud
深度学习和先天致力 - Yann LeCun和Christopher Manning
nuTonomy的自动驾驶愿景 - Emilio Frazzoli
元学习和自我玩耍 - Ilya Sutskever
从生成模型到生成代理 - Koray Kavukcuoglu
可以理性的神经网络模型 - 克里斯托弗曼宁
ICLR 2018炉边聊天 - 达芙妮科勒

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