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赢咖4UT Austin 朱玉可主讲CS391R 2021 秋季课程上线专注机器人感知与决策
作者:管理员    发布于:2021-09-07 23:25    文字:【】【】【

  赢咖4赢咖4UT Austin 的经典课程 CS391R,已经上线 秋季版本的全新内容。先收藏,有时间再开始学?

  机器人和自动化系统在现代经济发展中发挥着重要作用,针对生产任务定制的机器人显著提高了生产率、操作安全性和产品质量。然而,这些机器人通常用于可控程度高的环境中的特定任务,无法很好地在现实世界中执行各种任务。

  如何将机器人从受限的环境中延伸到日常生活中,帮助我们完成各种现实世界的任务?这对通用机器人自主性提出了更高的要求,需要机器人通过其感知镜头来理解世界,并据此做出决定。

  该课程主要关注现代机器学习和人工智能算法,涵盖了一些主题,主要围绕以下几个方面 :

  课程主讲人为 UT Austin 助理教授朱玉可,课程助理为 UT Austin 博士生江振宇。

  朱玉可本科毕业于浙江大学,并取得了浙江大学和加拿大西蒙弗雷泽大学(Simon Fraser University,简称 SFU)的双学位。硕士和博士研究生就读于斯坦福大学,师从计算机视觉大牛李飞飞,并于 2019 年 8 月取得博士学位。朱玉可现任 UT Austin 计算机科学系助理教授,同时是机器人感知和学习实验室的主任,以及英伟达研究院高级研究科学家。

  根据朱玉可的个人主页,其研究领域为理解并与现实世界交互的通用机器人构建智能。研究将融合机器人、计算机视觉和机器学习等诸多领域,并致力于开发用于通用机器人自治的感知和控制方法和机制。

  在斯坦福大学期间,朱玉可曾参与一些课程的教学工作,包括著名的《CS231N:视觉识别中的卷积神经网络》,还有 CS131、CS193C、CS431 等。

  课程助理、UT Austin 博士生江振宇本科毕业于清华大学,2020 年开始在 UT Austin 攻读博士学位,导师为朱玉可。

  本课程面向对机器人和人工智能交叉领域新兴技术感兴趣的研究生及本科生,尤其是那些在该学科领域寻求研究机会的人。通过本课程,学生将会:

  了解通用自治机器人在现实世界中的潜力和社会影响、构建它所带来的技术挑战,以及机器学习和人工智能在应对这些挑战中的作用;

  了解基本的数据结构和算法以及计算机编程的实践技能,精通 Python,熟悉 C/C++ 者优先;

  优先考虑 AI 和机器学习(CS342、CS391L 和 CS394R)方面的课程经历和 / 或同等经验;

  2021 亚马逊云科技中国峰会「第二站」将于9 月 9 日 -9 月 14 日全程在线上举办。对于 AI 开发者来说,9 月 14 日举办的「人工智能和机器学习峰会」最值得关注。

  当天上午,亚马逊云科技人工智能与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士与 AI 领域著名学者、Landing AI 创始人吴恩达(Andrew Ng )博士展开一场「炉边谈话」。

  不仅如此,「人工智能和机器学习峰会」还设置了四大分论坛,分别为「机器学习科学」、「机器学习的影响」、「无需依赖专业知识的机器学习实践」和「机器学习如何落地」,从技术原理、实际场景中的应用落地以及对行业领域的影响等多个方面详细阐述了机器学习的发展。

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