斯坦福2021版图机器学习课程完结,视频、PPT全放送,大神主讲
维克多
AI科技评论
5天前
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作者 | 维克多
近日,据斯坦福大学Jure Leskovec推文,计算机系现在将斯坦福大学
CS
224W图
机器学习
课程从线下搬到线上。
这门课程的主要目标是:通过研究潜在的图结构及其特征,向学生介绍
机器学习
技术和
数据挖掘
工具,从而获得对各种网络的“洞察”。
授课主要内容是:表示学习与图形
神经网络
、万维网
算法
、知识图推理、疾病爆发检测;社会网络分析等。
在整体课程中,Jure Leskovec团队将其划分为了20个单元,分别是:
图
机器学习
简介、图机器学习传统方法、节点嵌入、link分析(PageRank)、节点分类(标签传播
算法
)、
图
神经网络
(
GNN
模型、空间
设计
)、图
神经网络
的应用、图神经网络的原理、知识图嵌入、知识图推理、用GNNs进行频繁的子图挖掘、网络中的社区结构(Community Structure in Networks)、传统的图形生成模型、.图的传统生成模型、图的深度生成模型、GNN进阶、演讲1(计算生物学的GNN)、演讲2(GNN的工业应用)、科学的GNN。
目前,课程视频已经有六节课放到B站上了,每节课10~30分钟不等。更新仍在继续,每周更新两讲。课程 PPT 已经全部放出,在课程主页亦可点击下载。
YouTube地址:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn
课程主页:
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
此外,有好心的小伙伴,还将此课程搬到了B站上,并且配有字幕和中文翻译(机翻)
B站链接:
https://www.bilibili.com/video/
BV
1FV411
J
74L?from=search&seid=1135846809245117647
师资力量
本课程由Jure Leskovec主讲,配备一名顾问和八名助教。这八名助教里,有五位是华人学子。
其中,助教“头头”中文名叫尤佳轩,本科毕业于清华大学,师从朱军教授。目前在斯坦福读博,预计2022年毕业。
而Jure Leskovec是斯坦福大学计算机学院教授,也是graph2vec和GraphSAGE的作者之一。2018年有篇新闻报道,称其为“斯坦福大学最帅的教授”。Jure 还是独角兽公司Pinterest的首席科学家以及Facebook总裁扎克伯格与妻子共同创办的 Chan Zuckerberg Initiative 慈善基金会的首席调查员(Principal Investigator)。
据据
Google
Scholar ,Jure Leskovec 发表论文 400 余篇,被引用次数超过 80000 次,h 指数为 114。其论文多次发表在
Nature
、NeurIPS、KDD、ICML 等期刊和学术会议上,并两次获得 KDD 时间检验奖。
修课必知
想要修习斯坦福
CS
224W,必须满足以下条件:
基础
计算机科学
原理知识,能够写出合理的计算机程序;
了解基本概率论知识;
了解基本线性代数知识。
上课的第一周,教授也会带学习概括复习以下上述必备知识。
此外,下列书籍可作为扩展阅读书目:
Graph Representation Learning 作者:William L. Hamilton;
https://www.cs.mcgill.ca/~wlh/grl_book/
Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World 作者:
David
Easley、Jon Kleinberg
http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/
Network Science 作者:
Albert
-László Barabási
.
http://networksciencebook.com/
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