【ISMB2022教程】图表示学习的精准医疗，哈佛大学Marinka Zitnik主讲，附87页ppt
概述:介绍用于生物医学的图表示学习:第2部分:图神经网络:等变神经网络:第3部分;应用;精准医疗;包括将转录组数据注入蛋白质相互作用网络以识别疾病进展的候选生物标志物的方法;建模非编码区域对疾病的影响;并将非编码RNA相互作用纳入蛋白质相互作用网络以捕获全基因组关联;包括小分子化合物的分子图建模方法;药物-药物和药物-靶点相互作用的量化;以及确定药物-疾病的关联和复杂疾病的生物标志物;
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UC San Diego、清华 | CVPR 2022《具身人工智能》教程，200+PPT
人们对计算机视觉中的具身人工智能研究越来越感兴趣。包括ICLR 2022年物理世界的广义策略学习、IROS 2020年的OCRTOC:计算机视觉现在是具身人工智能研究的一个重要模块，尤其是那些有视觉和机器学习背景的研究人员，这些平台使得许多视觉机器人问题的研究成为可能，而这些问题在现实世界中是无法进行大规模研究的。
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CVPR2022 | 海德堡大学《深度视觉相似性与度量学习》教程
来自海德堡大学讲述了《深度视觉相似性与度量学习》教程，学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式。
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CVPR2022教程 | 马里兰大学《机器学习遥感处理:农业与粮食安全》教程
CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美国新奥尔良举行。而今年投稿量创新高超过了一万，其中 2067 篇论文被接收。各位学者带来了一系列教程。本教程将涵盖机器学习在农业和粮食安全中的遥感应用的基本主题。地址：https://nasaharvest.github.io/cvpr2022.html/; ：讲者
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免费课｜基于大型语言模型的生成式AI
DeepLearning.AI提供了一门关于生成式AI的在线课程，旨在培养学生对其工作原理的理解和实用技能。课程内容包括最新研究和企业如何利用该技术创造价值。AWS AI从业者将提供专业指导，帮助学生构建和部署AI。该课程的名称为《Generative AI with Large Language Models | Coursera》。
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《机器学习100讲》经典课程，UBC Mark Schmidt讲授
课程地址：https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/340-F19/，这是Mark Schmidt在UBC教机器学习的各种课程的课程材料的集合，涵盖了大量与机器学习相关的主题：目录如下:Overview:Exploratory Data Analysis:ClusteringMulti-Class Classification
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