UT Austin墨玉可主讲，CS391R 2021春季课程，专注呆板人感知取决议计划
呆板之心报道
编辑：蛋酱
UT Austin的经典课程CS391R，已经上线了2021秋季版本的全新内容。先收藏，偶然间再开始学？
课程主讲人、UT Austin助理传授朱玉可在推特先容说，此次课程更新了呆板人进修范畴的一些最新趋向和希望，比方隐式表征、细致力架构、离线 RL、人为回环和AI合成数据。而且，全部质料都将公然公布。
课程主页：http://www.cs.utexas.edu/~yukez/cs391r_fall2021/
呆板人和主动化体系在当代经济进展中发挥偏重要作用，针对生产使命定制的呆板人明显进步了生产率、操纵宁静性和产物质量。然而，这些呆板人通常用于可控水平高的情况中的特定使命，无法很好地在实际天下中实行种种使命。
怎样将呆板人从受限的情况中延伸到平常生存中，关心我们完成种种实际天下的使命？这对通用呆板人自主性提出了更高的要求，必要呆板人通过其感知镜头来了解天下，并据此做出决定。
该课程重要存眷当代呆板进修和人工智能算法，涵盖了一些主题，重要围绕以下几个方面:
- 呆板人怎样从原始的感官数据中感知非布局化的情况；
- 呆板人怎样依据本身的感知做出决定；
- 呆板人怎样在实际天下中积极自动地进修和顺应。
主讲人简介
课程主讲人为UT Austin助理传授朱玉可，课程助理为UT Austin博士生江振宇。
朱玉可。
朱玉可本科结业于浙江大学，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，师从盘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盘算机科学系助理传授，同时是呆板人感知和进修试验室的主任，以及英伟达研究院高级研究科学家。
依据朱玉可的小我私家主页，其研究范畴为了解并与实际天下交互的通用呆板人构建智能。研究将融合呆板人、盘算机视觉和呆板进修等诸多范畴，并致力于开辟用于通用呆板人自治的感知和操纵要领和机制。
在斯坦福大学时期，朱玉可曾参加一些课程的讲授事情，包罗闻名的《CS231N：视觉辨认中的卷积神经网络》，另有 CS131、CS193C、CS431 等。
江振宇。
课程助理、UT Austin博士生江振宇本科结业于清华大学，2020年开始在UT Austin攻读博士学位，导师为朱玉可。
课程摆设
进修目的
本课程面向对呆板人和人工智能交织范畴新兴技能感兴趣的研究生及本科生，尤其是那些在该学科范畴追求研究时机的人。通过本课程，门生将会：
- 相识通用自治呆板人在实际天下中的潜力和社会影响、构建它所带来的技能挑衅，以及呆板进修和人工智能在应对这些挑衅中的作用；
- 熟习种种模子驱动和数据驱动的呆板人感知及决议计划的道理和算法；
- 可以或许评估、交换并将先辈的AI技能应用于呆板人中。
课程统共16周，摆设如下：
Part I: Robot Perception
Part II: Robot Decision Making
Part III: Robot Learning in the Real World
进修者应做以下预备：
- 相识根本的数据布局和算法以及盘算机编程的实践技能，醒目 Python，熟习 C/C++ 者优先；
- 熟习微积分、统计学和线性代数，具备很强的数学本领；
- 优先思量 AI 和呆板进修（CS342、CS391L 和 CS394R）方面的课程履历和/或划一履历；
- 利用 Robotics + AI 体系时要具备热忱、耐烦和见义勇为。
