Как в ближайшее десятилетие создать усиленный искусственный интеллект

Как в ближайшее десятилетие создать усиленный искусственный интеллект

Глубокое обучение показало впечатляющую производительность во многих практических приложениях, но имеет многочисленные недостатки. Реальные приложения требуют обобщения для новых сценариев, областей и задач. Анима представит некоторые ключевые ингредиенты, которые имеют решающее значение для достижения этой цели.

1) Композиционные системы, которые имеют модульные и интерпретируемые компоненты
2) Специфичные для предметной области знания и ограничения
3) Надежные механизмы количественного определения неопределенности
4) Обучение без надзора для открытия новых концепций.

Представление примеров во многих областях, таких как автономные системы, научное моделирование, синтез программ и т. д. Доклад будет полезен для начинающих и даст общий обзор этих проблем.

Спикеры

Анима Анандкумар
Профессор и Директор по исследованиям в области машинного обучения, Caltech и NVIDIA
United States
Видео-инструкция