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    照片:格雷琴·埃特尔

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  • 教员和教学的学生干部手头上与课后问题的帮助。在这里,AVA soleimany解释反向传播。

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    照片:格雷琴·埃特尔

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  • MOST讲座填补了350个座位的礼堂能力樱桃。

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    照片:格雷琴·埃特尔

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  • 亚历山大·阿米尼(右二)讲助教(左到右)ROSHNI sahoo,雅各布·菲利普斯,和Julia moseyko。

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    照片:格雷琴·埃特尔

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深自备学习生活

在深学习速成班组织,由亚历山大·阿米尼教授,研究生(右)和AVA soleimany河段每年有超过350分bt365手机app的学生;超过一百万其他人观看有自己的在线讲座在过去的三年。

bt365手机app的双雄使用音乐,视频,和真实世界的例子向学生传授人工智能的基础。 看视频


记者联系

金·马蒂诺
电子邮件: kimmarti@mit.edu
电话:617-710-5216
bt365手机app追求情报

盖比Ecanow喜欢听音乐,但从来没有自己写考虑采取之前 6.s191 (言深学习)。她的第二级,第二年bt365手机app的学生组成ADH原来的爱尔兰民歌与回归神经网络的帮助,以及如何适应正在考虑的模型来创建自己的路易孩子风格的舞蹈节拍。

“这是很酷的,”她说。 “它没有听起来都像一台机器ADH做到了。” 

今年,6.s191拉开序幕像往常一样,与学生蔓延到的Stata Center的基尔希礼堂的过道在独立活动期间(单边行动计划)。但开幕演讲特色的扭曲:一 欢迎录 美国前总统奥巴马。视频显露是一个快速AI-产生制造,许多曲折即之一 亚历山大·阿米尼 '17和 AVA soleimany 纵观'16引入了对学分的课程他们使方程和代码活灵活现。 

数百名同行的外观上,阿米尼和soleimany轮流在讲台上的。如果他们似乎放心,这是因为他们知道冷材料;他们设计的课程自己,教它在过去的三年。该课程覆盖深度学习的技术基础及其社会影响的软件,通过讲座和实验室侧重于现实世界的应用。在最后一天,学生们争夺的投球自己的想法进行研究项目奖。在前几周上课,阿米尼和soleimany花上几个小时更新实验室,刷新自己的演讲,并磨练自己的演讲。

机器学习,深度学习算法和数据的一个分支导线大量松散仿照大脑信息,如何做出预测过程。在class've已与帮助传播记机器学习工具为研究实验室跨越bt365手机app。阿米尼说,一名研究生在MIT的,这是由设计 电气工程和计算机科学系 (EECS),和soleimany,研究生在bt365手机app和哈佛大学。

两者都使用机器学习在自己的研究 - 阿米尼工程机器人,开发诊断工具为癌症soleimany - 并希望确保他们继续将准备学生这样做。除了发展音乐产生人工智能实验室,他们提供上建立模型人脸识别神经网络和卷积随着BOT这增强学习使用老式玩雅达利游戏机,乒乓球实验室。之后,学生掌握的基础知识,服用类对那些信用去创建自己的应用程序。 

今年23个团队提交的项目。在这些获奖者是马丁·卡门,研究生在 在卫生科学与技术哈佛 - 麻省理工程序 (HST),使用A型神经网络的被称为卷积网络图来预测冠状病毒的传播WHO建议。她的几个组合的数据流:航空票务数据来衡量的装备精良的国家将如何预防和应对流感大流行通量人口,新的感染实时确认,和排名。 

“我们的目标是培养模型预测的情况下,引导各国政府和世界卫生组织在他们的建议,以限制新发病例和挽救生命,”她说。

一,二等奖获得者,EECS研究生塞缪尔sledzieski,拟建设只用他们的氨基酸序列预测蛋白质相互作用的模型。预测蛋白质的行为是关键,设计的药物靶标,临床上在其它应用中,并sledzieski想知道,如果深度学习能加快可行的蛋白质对搜索。 

“还有许多工作要做,但我对我多远,能在三天感到兴奋,”我说。 “有在tens要么flow易于后续的例子和keras帮我卫生组织了解如何建立和培养这些模型我自己。”我有计划继续在实验室目前他旋转的工具 邦妮伯杰在EECS和西蒙斯的数学教授 计算机科学和人工智能实验室 (CSAIL)。 

每年,学生们听到准备也从深学习应用的公司赞助的过程中出现。大卫·考克斯的联合主任 MIT-IBM沃森人工智能实验室,神经象征覆盖AI,混合方法象征性的,它结合了深刻的学习计划的专家模式匹配的能力。亚历克斯Wiltschko,在谷歌大脑的高级研究员,使用网络谈及分析工具来预测小分子的气味。李川,在拉姆达实验室,神经讨论渲染,重建场景和生成图形的工具首席科学官。的Animesh加尔格,在NVIDIA的高级研究员,覆盖策略开发的机器人,感知和行为更人性化等。

随着350名学生以每年当然住了,超过一万人观看了谁在线讲座,阿米尼和soleimany已成为深学习突出的大使。然而,这是第一次打网球,把他们带到一起。 

阿米尼全国比赛在爱尔兰一所高中的学生,并内置一个屡获殊荣的AI模式,帮助业余和职业网球球员提高招; soleimany是网球队女子bt365手机app的两年时间的队长。他们会见了在球场上为大学生,发现他们有着共同的机器学习的热情。 

他们完成本科学位后,他们决定挑战自我,他们填写什么人视为增加bt365手机app在深学习基础课程日益增长的需求。在2017年推出了6.s191由两个研究生,尼克Locascio和哈里尼苏雷什和阿米尼和soleimany有一个梦想,转化的过程中进入更多的东西。他们创造了一系列的软件实验室,推出了新的前沿主题,如强大的和道德的AI,并添加内容来吸引广泛的学生,从计算机科学家和工程师航空航天工商管理硕士。

“亚历山大和我的头脑风暴不断,而这些讨论的关键是如何6.s191和我们自己的一些合作研究项目的相继开发,说:” soleimany。 

它们涵盖一类这些研究合作。在计算机视觉实验室,学生学习关于面部识别工具算法偏差,以及如何测试和解决种族和性别偏见。该实验室的基础上发展了一种算法,阿米尼和各自的顾问soleimany, 丹妮拉RUSCSAIL的,主任, 桑吉塔巴蒂亚,约翰学家和HST和EECS的多萝西·威尔逊教授。他们ESTA覆盖在机器人今年还热点话题,包括无人驾驶汽车阿米尼的近期工作。 

但他们并不打算就此打住。 “我们致力于制造最好6.s191它可以,我们每年教它,”阿米尼说:“这意味着过程中前进的深度学习的不断发展。” 


主题: 追求智慧, 独立活动期, 电气工程和计算机科学(EECS), 哈佛 - bt365手机app卫生科学与技术, 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL), MIT-IBM沃森人工智能实验室, 工程学院, 人工智能, 算法, 计算机科学与技术, 机器学习, 类和程序, 学院

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