Bengio等人的2018夏季課程視訊終放出，但有些沉重
Yoshua Bengio等人組織的深度學習&強化學習夏季課程最近放出了課程視訊， ofollow,noindex">課程 PPT 早些時候也都放了出來。該課程主要通過深度學習與強化學習從理論到實踐介紹各種先進方法，並覆蓋了機器學習發展前沿的方方面面。不過這些視訊並沒有帶英文字幕，因此考驗你們聽力的時候到了。
MILA 2018 夏季課程包括深度學習夏季課程（DLSS）和強化學習夏季課程（RLSS）。Yoshua Bengio等人組織的夏季課程每年都非常受關注，每一個主題及講師都是該領域的資深研究者，今年包括Yoshua Bengio和 Richard Sutton 在內的講師大多來自常青藤院校、谷歌大腦、VECTOR INSTITUTE 和 MILA 實驗室等知名的研究機構。
深度學習夏季課程
深度神經網路 學習在多層抽象網路中呈現資料，這極大地提升了語音識別、目標識別、目標檢測、預測藥物分子活動和其他多項任務的水平。深度學習通過監督學習、無監督學習和強化學習構建分散式表徵，在大型資料集中構建複雜的結構。DLSS 將涵蓋 深度神經網路 的基礎和應用，從基本概念到尖端研究結成果。
深度學習夏季課程（DLSS）面向已具備機器學習（也可以是深度學習，但不是必須）領域基礎知識並有志於進一步深入學習 的碩士研究生、工程師和研究者。今年的 DLSS 課程由 Graham Taylor、Aaron Courville 、Roger Grosse 和Yoshua Bengio共同組織。
深度學習夏季課程一共包含 12 個主題，它從機器學習基本概念與理論開始介紹了深度學習常見的方法與理論，包括可學習理論、最優化理論以及迴圈和 卷積神經網路 等。下圖展示了 19 個課程視訊及對應的課程主題，其中Yoshua Bengio如同往年一樣介紹了迴圈神經網路及注意力機制等。
強化學習夏季課程
RLSS 會覆蓋強化學習的基礎知識，並且展示其最前沿的研究方向和新發現，還會提供與研究生和業內高階研究人員進行交流的機會。值得注意的是，今年 Richard Sutton 會先給我們上一次強化學習「啟蒙課」：《Introduction to RL and TD》。
本課程主要面向機器學習及其相關領域的研究生。參加者應該有過電腦科學和數學方面的進階預訓練的經驗，今年強化學習夏季課程的組委會成員有 Amir-massoud Farahmand、Joelle Pineau 和 Doina Precup。
強化學習夏季課程另外一系列優秀的資源，它從強化學習的「啟蒙」到深度強化學習與模仿學習介紹了 RL 的主要脈絡與基礎。如下展示了強化學習夏季課程的 11 個視訊與主題：
最後，每一個視訊在邊欄都提供了對應的課程資料，且視訊只包含講師的介紹而不包含對應的 PPT，所以如果讀者要學習的話，不僅聽力要好，同時還得根據內容手動翻 PPT。