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教学大纲 - 机器学习的高级课程-67912
课程/模块描述：该课程将教授AI中一些最令人兴奋的进度背后的核心机器学习原理。文本到图像，chatgpt。虽然特定的深度学习技术不断变化，但核心ML原则的变化要慢得多，使他们的学习非常有利可图。该课程将使学生了解原则以及令人兴奋的最新应用。它将同时提供数学形式主义和原则的直觉。该课程还将通过两项实践练习来发展实践理解。要完成课程中的练习，学生必须为Google Colab Pro购买一个月的订阅，该订阅目前为每月10美元。需要经济援助的学生可以申请。
![[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法](/simg/6/68a92c1f6474a47f07b48968084dcd7e7db94a55.webp)
[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
基于机器学习的混合双胞胎增强了磁轴承实时模拟的减少订单模型
磁轴承的模拟涉及高度非线性物理，对输入变化高度依赖。此外，在使用经典计算方法时，在现实的计算时间内，这种模拟是耗时而无法运行的。另一方面，经典模型还原技术无法在允许的计算窗口内实现所需的精度。为了解决这种复杂性，这项工作提出了基于物理的计算方法，模型还原技术和机器学习算法的组合，以满足要求。用于表示磁性轴承的物理模型是经典的Cauer梯子网络方法，而模型还原技术是在物理模型解决方案的误差上应用的。后来，在潜在空间中，机器学习算法用于预测潜在空间中校正的演变。结果显示了解决方案的改进，而不会稀释计算时间。该解决方案是几乎实时计算的（几毫秒），并将其与有限的元素参考解决方案进行了比较。关键字：光谱法，减少基础，机器学习，磁性轴承，磁悬浮，长期术语记忆
多机构学习的研究人员
2020–2021 MPHIL高级计算机科学，英国剑桥大学，GPA，GPA：87.09/100，主管：Amanda Prorok教授在运输网络设计上使用遗传算法和增强型学习2017-2020 Beng在2017-2020 Beng in Computer Enginesering，Politecnico di Milano，glanano di Milano，cumano di cuman cumano di cuman cuman cuman cum la comploy of Mydi-Agen网络设计。 29.16/30软件工程项目：在线多人游戏和3D Graphics
基于机器学习的白质模型的渗透性：cuprizone的实验研究，经过轴突脱髓鞘的体内小鼠模型
与轴突渗透性相关的参数 - 轴内水交换时间（𝜏I）可能是理解和治疗脱髓鞘病理（例如多发性硬化症）的重要生物标志物。di usion加权MRI（DW-MRI）对渗透性的变化敏感；但是，由于缺乏合并其的一般生物物理模型，因此该参数仍然难以捉摸。基于机器学习的计算模型可以可能用于估计此类参数。最近，第一次使用随机森林（RF）回归器的理论框架表明，这是一种有希望的渗透性估计方法。在这项研究中，我们采用了一种方法，并且在第一次实验中，通过与组织学直接进行比较，对其进行了实验研究，以脱髓鞘。
表示不规则采样的时间序列，具有分类和转移学习的生成语言模型
摘要。人类活动识别在包括医疗保健和智能家居在内的各个领域都起着至关重要的作用。随着配备环境传感器的智能房屋的越来越多，人们对利用人工智能技术的兴趣越来越兴趣，以理解和认识到这些环境中的人类活动。但是，环境传感器收集的数据的规则和嘈杂性质提出了独特的挑战。为了应对这些挑战，我们建议使用接受传感器激活序列训练的预训练的嵌入式嵌入，通常是基于类似于GPT的架构的算法，以证明在智能家庭中日常生活的分类表现。此外，我们利用从一个环境中获得的知识来增强另一个环境的活动识别，研究转移学习的概念。结果表明，GPT变压器解码器的方法在多个数据集的精度和平衡精度方面优于其他算法。这些发现还突出了转移学习的潜力，从干净且大的数据集中，GPT跨解码器预先训练的嵌入在各种情况下显示出令人鼓舞的结果。
使用深度学习的物理疗法实践分析
1名学生，2名纳赫鲁工程与研究中心MCA助理教授，印度Pambady，印度摘要：多媒体信息至关重要，对检查，感知信息以及由人类大脑进行了说明。一种加密 - 水标记方法保留在某些重要领域（例如医疗，军事和执法部门）中更受欢迎。本文讨论了详细介绍用于提高信息安全性的加密 - 水标记技术和策略的重要性。开发此Crypto-Watermarking应用程序的主要目标是它可以为用户提供数据安全性。此外，这些技术旨在保护多媒体内容旨在限制避免未经授权的数字文档副本。有效负载并最小化位错误率是与这些技术一致的参数。关键字：身份验证，版权保护，多媒体安全性，小波变换
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
深度学习的并发大脑注册和肿瘤分割
1 Gustave Roussy-Centresup。Elec-therapanacea herec-therapanacea rashiation疗法中心和肿瘤学中的人工智能，Gustave Roussy Cancer Campus，Villejuif，法国2 Artorg 2 Artorg生物医学工程中心巴黎 - 萨克莱和阿里亚·萨克莱，法国4 Inserm，U1030，巴黎，法国5大学，巴黎大学，法国巴黎UFR deMédecine，法国6实验室MICS，Centralsup´elec-elec-University Paris-Saclance
从清洁和净化中的路线图中学习的课程
和非孔子材料）以及大容量的流体。在食品和饮料制造业中，尤其是在用于多种产品的过程线中，清洁也可能涉及清洗，即。在不同产品的生产之间去除残留物质。严格而密集的清洁可以集中于微生物物种的失活，而不是绝对去除，例如。在PAS TEURISATION和灭菌步骤中。术语清洁随后使用以包括所有这些操作。进行清洁以允许再次使用具有影响表面的材料或单位（恢复操作），用于不同的产品或服务（避免跨核管驯服），出售或安全起作用。另外，清洁可用于去除或灭活微生物spe cies（可能与致病性或变质相关），还可以使用