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COMP6113：高级人工智能，2017 年秋季
苏丹卡布斯大学 计算机科学系 COMP6113：高级人工智能，2017 年秋季 讲师：Hamza 博士，分机：1407，房间：0020，电子邮件：zidoum@squ.edu.om 上课时间：周一/周三 14:15-15:35 SCI/0005 办公时间：张贴在办公室门口 教科书：神经网络与深度学习。迈克尔·尼尔森。2017 年 8 月 [免费在线书籍] 参考书：AI：一种现代方法，作者 S. Russel 和 P. Norvig，Prentice-Hall。评论：Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton，深度学习。2015 年 5 月 28 日 | 第 521 卷 | 自然 | 436-444 课程描述：本课程的主要目标是让学生熟悉人工智能涵盖的广泛主题，以及对一些特定主题和算法的深度和经验。我们还向学生介绍人工智能的最新发展和研究问题。这种方法力求在了解知识和能够在以后进行更多研究之间取得平衡，并具备一些实践经验，使用尖端人工智能算法来解决实际问题。学习成果：课程结束后，学员有望能够：
Nexus Yuval Noah Harari注释
安全，” Lesswrong，2023年1月21日，www.lesserwrong .com/posts/ptzseqxkc fig9a6as/tresscript-tresmcript-of -sam -sam-altman -s-s-interview -s-interview -touching -touching-on -ai-safety;伊恩·霍加斯（Ian Hogarth），“我们必须放慢像神般的AI的速度”，《金融时报》，2023年4月13日，www .ft .com/content/content/03895dc4 -a3b7 -a3b7 -481e -95cc -336A524F2 AC2； “暂停巨人AI实验：公开信”，《生命研究所的未来》，2023年3月22日，未来的Futureflife .org/open-lecter-letter/暂停-Agiant -ai -ai-experiments/;凯德·梅茨（Cade Metz），“‘AI的教父退出Google并警告危险”，纽约时报，2023年5月1日，www.nytimes.com/2023/05/01/Technology/ai-google -google -chatbot-geentbot -eentineer -eentineer -eentineer -quits-quits-quits -hinton .html;穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman），《浪潮：技术，力量》和二十一世纪最大的困境，迈克尔·巴斯卡（Michael Bhaskar）（纽约：皇冠，2023年）； Walter Isaacson，Elon Musk（伦敦：Simon＆Schuster，2023年）。17。Yoshua Bengio等人，“在快速进步的情况下管理极端的AI风险”，
CSE4288机器学习简介
•从数据中学习，Yaser S. Abu-Mostafa，Malik Magdon-Ismail，Hsuan-Tien Lin，2012年。（书籍网页：http：//work.caltech.edu/textbook.html）•使用Scikit-Learn，keras和Tensorflow的动手机器学习：构建智能系统的概念，工具和技术•机器学习的第一门课程，第2版，西蒙·罗杰斯（Simon Rogers），马克·吉罗拉米（Mark Girolami），CRC出版社，2017年。ISBN-13：978-1-4987-3856-9•机器学习精致，第2版，Jeremy Watt，Reza Borhani，Aggelos K. K. K. K. Katsaggelos，Cambridge University Press，2020（在线提供：https：//ciml.info）•机器学习，汤姆·米切尔（Tom Mitchell）。（http://www.cs.cmu.edu/af/afs/cs.cmu.edu/user/user/mitchell/mitchell/ftp/ftp/ftp/mlbook.html）•机器学习简介，EthemAlpaydın，第3版，第3版，MIT Press，2015年。•模式分类，第2版，R。O。Duda，P。E。Heart，D。G。Stork，Wiley，Wiley，2000。•深度学习，伊恩·古德法罗（Ian Goodfellow），Yoshua Bengio，亚伦·库维尔（Aaron Courville），麻省理工学院出版社，2016年。（在线提供：https：//www.deeplearningbook.org/）
支持可验证声明的机制
Miles Brundage 1† 、Shahar Avin 3,2† 、Jasmine Wang 4,29†‡ 、Haydn Belfield 3,2† 、Gretchen Krueger 1† 、Gillian Hadfield 1,5,30 、Klaaf Jing 67 、Helen Toner 8 , Ruth Fong 9 , Tegan Maharaj 4.28 , Pang Wei Koh 10 , Sara Hooker 11 , Jade Leung 12 , Andrew Trask 9 , Emma Bluemke 9 , Jonathan Lebensold 4.29 , Cullen O'Keefe , Mark Koren 11 13 , Théo Ryffel 14 , JB Rubinovitz 15 , Tamay Besiroglu 16 , Federica Carugati 17 , Jack Clark 1 , Peter Eckersley 7 , Sarah de Haas 18 , Maritza Johnson 18 , Ben Laurie 18 , Alex Ingerman 18 , Amanda Kraw 19 , Amanda Askew , Rosario Cammarota 20 , Andrew Lohn 21 ,大卫·克鲁格 4.27 , 夏洛特·斯蒂克斯 22 , 彼得·亨德森 10 , 洛根·格雷厄姆 9 , 卡丽娜·普伦克尔 12 , 比安卡·马丁 1 , 伊丽莎白·西格 16 , 诺亚·齐尔伯曼 9 , 塞吉安 23 , 弗伦斯·克鲁格 23 , 吉里什·萨斯特里 1 , 丽贝卡·卡根 8 , 阿德里安·韦勒 16.24 , 谢志伟 12.7 , 伊丽莎白·巴恩斯 1 , 阿兰·达福 12.9 , 保罗·沙尔 25 , 阿里尔·赫伯特-沃斯 1 , 马丁·拉瑟 25 , 沙尔根 4.27 , 卡里克·弗林 8 , 托马斯·克伦德尔·吉尔伯特 26 , 丽莎·戴尔 7 , 赛义夫·汗 8 , 约书亚·本吉奥 4.27 ，马库斯·安德永 12
Miles Brundage、Shahar Avin、Jasmine Wang、Haydn Belfield、Gretchen Krueger 等人。迈向值得信赖的人工智能发展：支持可验证声明的机制。2020 年。�hal-03065927�
Miles Brundage 1† , Shahar Avin 3,2† , Jasmine Wang 4,29†‡ , Haydn Belfield 3,2† , Gretchen Krueger 1† , Gillian Hadfield 1,5,30 , Heidy Khlaaf 6 , Helen Runing , 7 th Fong 9 , Tegan Maharaj 4.28 , Pang Wei Koh 10 , Sara Hooker 11 , Jade Leung 12 , Andrew Trask 9 , Emma Bluemke 9 , Jonathan Lebensold 4.29 , Cullen O'Keefe 1 , Mark Koren 13 , Thé Ryff 14 , B. B. B. roglu 16 , Federica Carugati 17 , Jack Clark 1 , Peter Eckersley 7 , Sarah de Haas 18 , Maritza Johnson 18 , Ben Laurie 18 , Alex Ingerman 18 , Igor Krawczuk 19 , Amanda Askell 1 , Rosario Cammarota , Andrew Krueger 21 , David Kruger 27 lotte Stix 22 , Peter Henderson 10 , Logan Graham 9 , Carina Prunkl 12 , Bianca Martin 1 , Elizabeth Seger 16 , Noa Zilberman 9 , Seán Ó hÉigeartaigh 2,3 , Frens Kroeger 23 , Girish Sastry 1 , Rebecca Karian , 16 , Brian Well 12.7 , Elizabeth Barnes 1 , Allan Dafoe 12.9 , Paul Scharre 25 , Ariel Herbert-Voss 1 , Martijn Rasser 25 , Shagun Sodhani 4.27 , Carrick Flynn 8 , Thomas Krendl Gilbert 26 , Lisa Dyer 7 , Khan Khan , 27 us Anderljung 12
在快速进步的情况下管理极端的AI风险
Yoshua Bengio Mila -Quebec AI研究所，蒙特罗张教大学AI国际治理研究所，张教大学shai Shaiv-Shalev-Shwartz，耶路撒冷吉利安·吉利安·哈德菲尔德大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。不列颠哥伦比亚省杰夫·克莱恩大学，载体学院Tegan Maharaj大学多伦多大学，Schwartz Reisman Inst。技术与社会，矢量研究所。Frank Hutter Ellis Institute t ubingen，弗里伯格·阿利姆·吉纳斯大学卖出牛津·希拉·希拉·希拉·麦克拉斯大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学
国家人工智能咨询委员会 (NAIAC) 简报会：2023 年 8 月 3 日
国家人工智能咨询委员会 (NAIAC) 简报会 2023 年 8 月 3 日，美国东部时间下午 12:00 - 2:00 虚拟 | 注册观看。 2023 年 8 月 3 日，星期四，东部时间下午 12:00 指定联邦官员宣布会议开始。 12:00 - 12:05 欢迎致辞 Miriam Vogel，国家人工智能咨询委员会主席 Kathy Pham，国家人工智能咨询委员会执行董事 由人工智能未来领导的简报会一：维持下一代人工智能工作组的创新 12:05 - 12:10 pm 简报目标和介绍 这将是人工智能未来：维持下一代人工智能工作组主办的几次简报会中的第一场。 12:10 - 12:25 pm 特邀发言 Yoshua Bengio，蒙特利尔大学 Francesca Rossi，IBM Stuart Russell，加州大学伯克利分校 12:25 - 12:50 pm 与 NAIAC 成员讨论 12:50 - 12:55 pm 总结 12:55 - 1:00 pm 休息简报二 由生成式与下一代人工智能：安全和保障工作组领导 1:00 - 1:05 pm 介绍简报人 生成式与下一代人工智能：安全和保障工作组 1:05 - 1:25 pm 特邀发言 Sam Gregory，证人 Abby Kukura，特别竞争研究项目 (SCSP) Percy Liang，斯坦福大学 Joelle Pineau，Meta 1:25 - 1:50 pm 与 NAIAC 成员讨论 1:50 - 2:00 pm总结和闭幕词下午 2:00 指定联邦官员休会。
开始使用 AI
简介 “人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。在接下来的几十年里，人们对人工智能的兴趣有高潮也有低谷。 2011年，由于深度学习技术的发展，人工智能再次复兴。 Andrew Ng、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun等研究人员也因此推动了算法的智能化。之前被认为不可能的人工智能应用突然变得可行。例如，超级计算机沃森（IBM）肯轻松击败了他的人类对手詹宁斯和布拉德·鲁特，这两位选手曾在电视智力竞赛节目《危险边缘！》中打破纪录，而谷歌则利用人工智能从我们的点击行为中学习，以区分狗和猫。此外，2016 年，谷歌开发的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了世界冠军李世石，而我们当时认为围棋只有依靠人类的智慧（和直觉）才能达到高水平。在高等教育领域，人工智能正在全球范围内取得重大进展。高等教育机构在实施人工智能 1 时取得了可衡量的成果。因此，人们对人工智能的作用寄予厚望，例如在教师工作量、个性化学习、数字学习资源的有效性以及对学生表现的切实见解方面2。目前已建造了许多成功的原型。我们现在面临的挑战是扩大这些原型并将其集成到整个机构的系统中 3 。为此，我们必须重新审视当前的决策。我们利用人工智能获得的新数据、分析、技术和服务如果以传统的决策方式应用，将不会有效且可持续。在本次黑客马拉松期间，我们将探索人工智能在当代教育实践中的实际可能性。我们专注于教育中的认知任务的自动化，特别是教师和学生的作用和后果。
是什么使得意识理论不科学？
涉及 IIT, Derek H. Arnold 1 , Mark G. Baxter 2 , Tristan A. Bekinschtein 3 , Yoshua Bengio 4, 5 , James W. Bisley 6,7 , Jacob Browning 8 , Dean Buonomano 6,7,9 , David Carmel 10 , Marisa Carrasco 11 , Peter Carruthers 13 , 13 Olivia Carter 14 , Dorita HF Chang 15 , Ian Charest 16 , Mouslim Cherkaoui 7 , Axel Cleeremans 17 , Michael A. Cohen 18,19 , Philip R. Corlett 20,21,22 , Kalina Christoff 23 , Sam Cumming 24 , Betrice A. Gelder 25 , Felipe De布里加德26,27,28,29，丹尼尔·C·丹尼特 30，纳丁·迪杰斯特拉 31，阿德里安·多里格 32,33，保罗·E·杜克斯 1，斯蒂芬·M·弗莱明 34,31，基思·弗兰克什 35，克里斯·D·弗里加德 31，莎拉·加芬克尔 36，梅尔文·A·古德尔 38.39 , Jacqueline Gottlieb 40.41 , Jake Hanson 42 , Ran R. Hassin 43.44 , Michael H. Herzog 45 , Cecilia Heyes 46.47 , Po-Jang Hsieh 48 , Shao-Min Hung 49 , Robert Kentridge , Kna Tomas 50 51,52 , Nikos Konstantinou 53 , 康拉德·科丁54,55,56,57 , Timo L. Kvamme 58 , Sze Chai Kwok 29,59 , Renzo C. Lanfranco 60 , Hakwan Lau 61, 62, 63 , Joseph Le Doux , 65, Alan Lee 65 67 , Camilo Libedinsky 68 , Matthew D. Lieberman 7 ,林英东 69 , 刘家悦 61,70 , Maro G. Machizawa 71,72,73 , Janet Metcalfe 74 , Matthias Michel 75 , Kenneth D. Miller , 78, 717, Partha 71,79 , Partha P. Mitra 80 , Dean Mobbs 81,82 , Robert M.豪尔赫·莫克 83莫拉莱斯 84, 85 、米尔托·米洛普洛斯 86 、布赖恩·奥德加德 87 、查尔斯 C.-F.或 88 ，阿德里安·M·欧文 38,39,89 ，大卫·佩雷普利奥奇克 90 ，弗朗哥
人工智能与机器学习 IV 年级课程大纲
神经网络与深度学习 B.Tech. IV 第一年 学期 LTPC 3 0 0 3 课程目标： 介绍人工神经网络的基础知识 获取有关深度学习概念的知识 学习各种类型的人工神经网络 获取应用优化策略的知识 课程成果： 能够理解神经网络的概念 能够选择学习网络来建模现实世界系统 能够使用有效的深度模型算法 能够将优化策略应用于大规模应用 UNIT-I 人工神经网络简介、ANN 的基本模型、重要术语、监督学习网络、感知器网络、自适应线性神经元、反向传播网络。联想记忆网络。模式关联的训练算法、BAM 和 Hopfield 网络。 UNIT-II 无监督学习网络-简介，固定权重竞争网络，Maxnet，Hamming 网络，Kohonen 自组织特征映射，学习矢量量化，反向传播网络，自适应共振理论网络。特殊网络-各种网络的介绍。 UNIT - III 深度学习简介、深度学习的历史趋势、深度前馈网络、基于梯度的学习、隐藏单元、架构设计、反向传播和其他微分算法 UNIT - IV 深度学习的正则化：参数范数惩罚、范数惩罚作为约束优化、正则化和欠约束问题、数据集增强、噪声鲁棒性、半监督学习、多任务学习、早期停止、参数类型化和参数共享、稀疏表示、Bagging 和其他集成方法、Dropout、对抗性训练、切线距离、切线 Prop 和流形、切线分类器 UNIT - V 训练深度模型的优化：神经网络优化中的挑战、基本算法、参数初始化策略、具有自适应学习率的算法、近似二阶方法、优化策略和元算法应用：大规模深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理教科书：1. 深度学习：麻省理工学院出版社出版的书籍，作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 2. 神经网络和学习机器，Simon Haykin，第 3 版，Pearson Prentice Hall。