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研究生课程简介 -- 研究生课程共享计划 (2024-2025 年春季学期)
[与 ELEC 5680 共同上榜] [上一课程代码：COMP 6211D] 本课程重点介绍高级深度学习架构及其在各个领域的应用。具体来说，主题包括各种深度神经网络架构及其在计算机视觉、信号处理、图形分析和自然语言处理中的应用。将介绍不同的最新神经网络模型，包括图形神经网络、规范化流、点云模型、稀疏卷积和神经架构搜索。学生有机会为一些与 AI 相关的任务实施深度学习模型，例如视觉感知、图像处理和生成、图形处理、语音增强、情感分类和新颖的视图合成。排除：ELEC 5680
研究生课程的描述 - 研究研究生课程共享计划（春季学期2024-2025）
[与ELEC 5680的共同列表] [以前的课程代码：Comp 6211d]本课程重点介绍高级深度学习体系结构及其在各个领域的应用。具体来说，主题包括各种深层神经网络体系结构，并在计算机视觉，信号处理，图形分析和自然语言处理中应用。将引入不同的最先进的神经网络模型，包括图形神经网络，标准化流，点云模型，稀疏卷积和神经体系结构搜索。学生有机会为某些相关的任务实施深度学习模型，例如视觉感知，图像处理和生成，图形处理，语音增强，情感分类和新颖的视图综合。排除：ELEC 5680
耳科领域的人工智能（AI）：未来将会怎样？
我们这一代人有幸见证了技术的杰出进步和革命，而这也促进了医学的发展。计算机的发现为技术和数据处理带来了显著的进步，而数据处理是目前所有生命必需工具的基础。目前，通常需要人类智能的任务，如视觉感知、物体和单词识别以及复杂的决策 1，都可以通过数据处理来完成。这催生了以深度学习为核心的人工智能 (AI) 概念。AI 有两种投影，它们在耳科学中的应用各不相同：监督式 AI 用于预测物品的类别或类别，例如自动区分内耳道的 MRI 视图，而无监督式 AI 则可用于搜索模式。
混合预测编码：推断，快速和慢
预测性编码是皮质神经活动的影响模型。它提出，通过依次最大程度地减少“预测误差”（预测数据和观察到的数据之间的差异）来提供感知信念。该提案中隐含的是成功感知需要多个神经活动的循环。这与证据表明，视觉感知的几个方面（包括对象识别的复杂形式）来自于在快速时间标准上出现的初始“ feedforward扫描”，该快速时间表排除了实质性的重复活动。在这里，我们建议可以将馈电扫描理解为摊销推断（应用直接从数据映射到信念的学习函数），并且可以将经常处理的处理理解为执行迭代推理（依次更新神经活动以提高信念的准确性））。我们建立了一个混合预测编码网络，该网络以原则性的方式结合了迭代和摊销的推论，通过描述单个目标函数的双重优化。我们表明，可以在生物学上合理的神经体系结构中实现了结果方案，该神经体系结构近似使用本地HEBBIAN更新规则，近似于贝叶斯的推理。我们证明，混合预测性编码模型结合了摊销和迭代推断的好处 - 对熟悉数据的快速和计算廉价的感知推断，同时保持上下文敏感性，精度和迭代推理方案的样品效率。此外，我们展示了我们的模型如何固有地敏感其不确定性和适应性地平衡迭代和摊销的推论，以使用最低计算费用获得准确的信念。混合预测编码为视觉感知期间观察到的前馈活动和经常性活动的功能相关性提供了新的观点，并提供了对视觉现象学不同方面的新见解。
“利用人工智能教授儿童美术”
美术培养观察能力、分析创造能力、艺术品味、想象力、审美感受（即发现形式之美、比例运动、色彩组合之美的能力），促进对周围世界的认识，形成和谐发展的个性，在思维发展的基础上发展感官，特别是视觉感知。此外，从生活中汲取灵感还有助于孩子发展其智力。由此可见，美术课在通识教育体系中是必要的，而且非常重要。它们以相互关联的方式贯彻所有基本原则：意识、清晰度、系统性、耐用性、考虑年龄特征以及个性化方法。在绘画教学中，清晰度原则起着重要作用。绘画是与视觉学习相关的最直接的图像。
依靠 IT - 国家物理实验室
该项目的主要组成部分是开发分类方法，该方法将使用一组样本的物理测量来预测人们如何将样本视为天然或非天然。分类方法通常有两个要素，从数据中提取相关特征，以及根据特征存在或不存在进行分类的决策方案。在 MONAT 项目中，我们特别关注感知相关特征，即人类感官系统能够检测到的特征。例如，天然木材和合成木材的图像 [图 2] 可能具有微观特征，这些特征表明图像来自天然木材还是合成木材。图像分析算法可以根据这些微观特征成功分类，但我们知道人类视觉感知不能使用这些特征。
第1课：我们与食物的不断变化
本质上，这篇文章挑战了观众对黄油的想法。詹森的雕塑是真实的，模仿黄油柔软质地的凹痕进一步增强了现实主义。看起来柔软，但不是。看起来可食用，但不是。作品的现实主义使我们理所当然地认为这是我们可以吃的熟悉的东西。我们所看到的（视觉感知）与什么之间存在分离。标题“ Butterscape”是一部关于景观的戏剧，这是一种传统的艺术类型，具有根深蒂固的历史和文化协会。为什么詹森会像另一个艺术家可能给予巨大的景观一样给予一大堆黄油吗？詹森（Jensen）向我们提供了更多的问题，而不是答案。如果我们不能吃一根黄油，它有什么用途？它仍然有什么意义？为什么它根本存在？
视觉智能 | 罗格斯大学认知科学中心
• M. Albert、D. Hoffman。空间视觉中的通用性。在 D. Luce、K. Romney、D. Hoffman 和 M. D'Zmura（编辑）的《感知现象的几何表示：纪念 Tarow Indow 70 岁生日的文章》中。1995 年，纽约 Erlbaum。 • Mamassian、P.、Landy、M. 和 Maloney、LT（2003 年）。视觉感知的贝叶斯建模。在：R Rao、B. Olzhausen 和 M. Lewicki（编辑）的《大脑的概率模型：感知和神经功能》中。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 • 在 Frisby & Stone 文本中，请参考第 13 章。第 8 周：感知分组和轮廓整合