AI人的路途,注定是一个孤独的旅程,需要力量温暖。看到了很多线上和线下的课程,UAI深知AI学习者的痛点,知道你们无法被市面上的AI课程所满足。UAI特此建立付费版本的AI成长社,全程跟踪您的AI技能成长情况,致力于分享自主研发的最前沿最实用最系统的课程,集结AI界的头脑和良心,配合练习和反馈,希望将沉淀多年的思维及技能分享给更多AI前行途中的小伙伴,希望帮大家快速成长,成为AI界未来的领跑人。

University AI (UAI)
作为中国最早也是最专业的人工智能教育社团。在世界范围内都有我们的分点。致力于推进世界人工智能化进程,为中国的人工智能人才建设输送了大量的血液和养分。

Neil Zhu,简书ID Not_GOD,University AI 创始人 & Chief
Scientist,致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI
中长期增长战略和目标,带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。
作为行业领导者,他和UAI一起在2014年创建了TASA(中国最早的人工智能社团),
DL Center(深度学习知识中心全球价值网络),AI
growth(行业智库培训)等,为中国的人工智能人才建设输送了大量的血液和养分。此外,他还参与或者举办过各类国际性的人工智能峰会和活动,产生了巨大的影响力,书写了60万字的人工智能精品技术内容,生产翻译了全球第一本深度学习入门书《神经网络与深度学习》,生产的内容被大量的专业垂直公众号和媒体转载与连载。曾经受邀为国内顶尖大学制定人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程,均受学生和老师好评。

2014年,UAI的前身TASA社团(中国第一家人工智能社团)横空出世,这也是中国第一家没有围墙的AI学习社区(很多人也许就是通过这个认识我们,在这里不赘述),我们其实很低调,但我们做了很多。创始人人工智能专家朱小虎带着对于AI的洞见和理解,已经书写了约60万字的AI文稿,不断举办各类AI活动分享AI前沿知识理论,带领着中国一批AI前线人员践行自己的使命,不断壮大AI的社团影响力,陪伴引领着这个时代最孤独的一群人——AI从业者。作为AI教育界的一个独特的存在,我们超越传统的经典体系,从头开始研发课程,把实战、创新和互联网思维引入到AI成长社里面分享。

UAI China
将会在全国范围推出系列活动。为此,我们招募城市组织者来完成这项伟大的使命。

GAIC
全球人工智能大会有幸邀请到了微软研究院的李力鸿博士。李力鸿博士是微软研究院深度学习技术中心资深研究员。参与了微软多世界测试和探索-发现学习的研究项目。曾经担任国际机器学习大会及神经信息处理会议的领域主席。师从强化学习领军人物之一
Michael Littman。他也是 WSDM 2011 最佳论文和 ASTATS 2011
优秀论文奖获得者。目前工作集中在深度强化学习上。因此,我们在这次会议上让他来介绍这个有趣而又快速发展的领域。


你所在的城市社区成员需要你:维护社区本地用户,组织线下人工智能分享交流活动。


UAI过往风采:

报名的小伙伴,一旦合适,我们将会与你有深入的交谈。我们希望找到对社群运作对AI有热情的小伙伴,一起推动AI界发展。

强化学习(Reinforcement
Learning),现在常常将其看作机器学习领域的一个分支,但实际上,强化学习的历史可以追溯到更早的时期的研究工作。根据一些文献的记载
,强化学习本身也有完整的一条发展的脉络,它从动物行为研究和优化控制两个领域独立发展最终经
Bellman 之手汇集抽象为 MDP 问题而完成形式化.

UAI只专注于提供高质量人工智能内容输出和人才的成长。

点击阅读原文报名

简单说,强化学习是一门学习做决策的技术,通过和环境的交互学习到如何更优地采取决策。实际上,这也是其强大的地方,由于其通用性,所以能够被用在很多的领域中,比如游戏控制、自动驾驶、医疗、广告、推荐系统等等.

1,往期部分热门干货文章(已公开的):

理解 LSTM 网络

生成式对抗网络 NIPS 2016 课程

OpenAI/Universe-万物

机器学习的十大误解

RLLAB入门

基于RLLAB的强化学习Reinforce算法解析

从博弈论到深度强化学习


首先我们想强调一下这个术语的翻译,现在有些翻译做“增强学习”,实际上并不十分妥当。或者说丢掉了它的一种本质意义。Reinforcement
是一个东西(thing)可以看做是一种信号,借助于这信号,我们的 agent
进行学习,从而提升经验,能够达到一定的决策水平。“强化学习”这个翻译版本最早是南京大学专门从事强化学习领域研究的高阳老师的翻译。这其实能够和这个领域的发展源头承接起来,因为最早来自动物行为研究的学者采取的技术其实就是这种强化机制。我们提到这点的目的就是,在翻译时选择一定要慎重,这样可以避免不必要的误解。因为我们看到现在很多的译来物用语非常混乱,甚至是错译,这是一定要注意的.

2,部分合作导师

(学术界):

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同时:知名产业界或者AI独角兽企业的企业家和专家已经接受UAI的邀请,荟不定期来分享,入社小伙伴有福了。

强化学习是非常严谨的领域,发展至今其实仍旧生机蓬勃,理论和应用也出现了.
不过之前的若干研究成果,往往在真实的场景中应用起来却非常困难。首先,维度灾难的存在使得我们很难高效地求解最优的策略或者计算最优行动值.
另外强化学习其中包含的思想——贪婪、动态规划、近似等等都是算法中最为关键的部分,也是这些方法使用得比较极致的地方.
因此,才有不少人持续在其上很多年不断地推进研究的深入和一般性.

3,部分UAI课程实训:

UAI 为上海交大ACM拔尖实验班级培训

交大老师对此评论:“UAI该课程是全国首发,领先于交大ACM班以往人工智能课程设置和内容。”

ACM班学生课后感想:“好多东西我们之前都没有看到过,谢谢UAI给我们这么好的一次机会能够接触到最前沿的AI视角”

UAI 嵌入到上海大学课程系统,为大一大二培训机器学习

上海大学院方评语:“UAI是一个很有意思的组织,很有远见,每一个组织成员都很优秀,希望这批年轻人可以经常为我们的学生分享一下他们学习的经验”

上海大学学生评语:“UAI的老师很有意思,比如包包老师,经常把复杂的概念讲的很有趣,把我们都逗笑了,希望可以去UAI那里兼职”

UAI
开设的drl特色课程为各行业企业精英培训(学员是来自于银联,浙大教授和博士,阿里巴巴,携程,大金等精英)

企业学生评语:“UAI什么时候再出新课,下次UAI继续出新课的时候,我们要继续上”

在 Warren B. Powell
的一篇短文中说道,很多来自不同领域的人,都在忙着自己的一亩三分地上耕耘,自得其乐;实际上,这些人做出来大部分工作本质上都差不太多,因此他的建议是大家从一个全貌看待问题和学科,找到相通联的点,以此出发,找到潜在的连线,最终形成整体的面的认知.

4,还有部分企业线下和参访活动:

UAI × 星环科技技术讨论

UAI × 华为讲座

最后结合 AlphaGo 团队的 leader 也是他们发表在 Nature 的论文并列一作
David Silver 的强化学习课程给出一个强化学习的概貌:

5,除此之外UAI产生的高质量内容还体现在:

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已经这么多专业人士和想要学习的小伙伴研读了我们的内容,证明了我们的内容专业性毋庸置疑,我们还会继续努力生产出更加高质量的内容。


如何成为AI成长社社员:

2017年加入的社员的费用优惠价是2017元/人
(重磅福利:****第一****批加入的所有社员均可以终生制,只要2017元就可以终身!!享受所有的社员专享服务,参加前沿技术与先进商业的课程,辅导和活动。但之后加入的会员均是按年制),这个费用是为了让我们产生更加高质量的内容和提供更好的服务,帮助你在AI道路上走的更远,更快。

这里有个小的感谢活动:之前参加过 UAI 课程的所有小伙伴我们设置的价格是
1000
元/人/年。(是因为你们曾经的支持真的帮助了我们很多,所以1000元是福利价格)

我们已经办过整整2年半的免费社群,已经不缺影响力或者公益心。AI
成长社的创立是为了筛选出一批真正想学习和成长的人。
这个付费成长社群的设立会和以往的所有社群均不相同,将会真正的为社员的成长而服务,替你们节约走弯路的时间,把时间用在刀刃上,让
AI
成为你们称心如意的伙伴。一起学习共同进步去解决你们面临的种种难题,希望我们能够共同进步,真正推动中国AI在全球的地位。

本次大会李力鸿博士将会介绍深度强化学习技术及其应用,相信能够带来一定的干货和独到的见解,而这些对于很多人来说都是至关重要的。希望大家密切关注,不要错过这场极具启发性的报告!

您能得到什么超值成长礼包

1,定期UAI特色人工智能系统课程培训(课程除了涵盖AI界产业界热点实用科目(也是UAI优势科目),机器学习,深度学习,强化学习,深度强化学习,TensorFlow,GANs,NLP,
进化计算,人工智能+产业,区块链等,还有UAI设计的特别惊喜课程和福利)

2,定期专门针对于AI商业化运作的商业课程—人工智能时代的商业密码(导师全部来自于知名产业界或者AI独角兽企业的企业家和专家)
3,专门配备成长社助教全程跟踪社员学习情况,让你们做到真正的技能提升。
4,专属线下社员聚会和活动(活动将是围绕有意义的内容)
5,专属精英社员会员成长群
6,不定期的社员专属大牛线上线下分享交流
7,人工智能社员独享的其他材料或者白皮书发布

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我们会及时联系您

本优惠福利已经终止。现在按照每人每年 2999 元收费。

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普通票优惠码是 GAICFEI

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