beplay2体育官网2019年的新闻




2019年12月5日,

终于!我们完成了PDF蓝图Python机器学习第三版上个周末。我很激动地宣布这本书将于2019年12月12日出版。有什么新鲜事吗?我们更新了第1-12章,以适应NumPy、SciPy、Pandas和scikit learn (v0.22)的最新版本。接下来,我们几乎为TensorFlow 2.0重写了12-15章。最后,我们增加了两个全新的章节:合成新数据的生成式对抗网络复杂环境下的强化学习决策.这本书已经可以在亚马逊上预订在这里,我刚刚在GitHub上公开了所有的代码示例在这里

Python机器学习,第三版封面图片




2019年10月10日,

很高兴应邀在威斯康辛大学麦迪逊分校的医学成像机器学习(ML4MI)倡议系列研讨会上发表演讲,主题是“使用深度学习预测和隐藏面部图像中的个人信息”。如果你感兴趣,讲座将在10月18日周五下午4点在健康科学学习中心在1345房间。

机器学习医学影像研讨会图片




2019年10月10日,

我将在晚上6:30到8:00在威斯康辛大学麦迪逊分校基因生物技术中心的数据科学俱乐部(1441室)用PyTorch做一个关于面部属性预测和深度学习的演讲。如果你感兴趣,我期待今天晚些时候在那里见到你!

我在威斯康辛大学麦迪逊分校数据科学俱乐部的演讲




2019年10月3日

明天(2019年10月4日,星期五),本杰明·考夫曼将在CIBM和北ds联合年会上展示一幅海报,介绍我们最近的工作“图神经网络计算分子Conformer Ensembles应变能的研究”。上午九时至下午五时;发现建筑;威斯康星州麦迪逊果园北街330号)。希望在上午11点到晚上12点的海报环节见到你!

由我的学生Ben制作的关于图神经网络的海报




2019年9月20日

刚刚开始在GitHub上分享我的演讲材料STAT479:机器学习FS 2019,如果你感兴趣:https://github.com/rasbt/stat479-machine-learning-fs19

我的机器学习课程的课程材料




2019年6月30日

期待发现目标会议将于2019年9月18日在波士顿举行,我将在那里发表演讲基于机器学习和人工智能的GPCR生物活性配体发现方法

在2019年波士顿的目标探索大会上发言




2019年6月26日

截至2019年7月,我们与iProbe Lab合作的新文章刚刚发表,FlowSAN:增强隐私的半对抗网络,以混淆任意基于人脸的性别分类器.已获取开放获取版本在这里

我们的FlowSan方法




2019年6月10日

我很高兴地宣布,我们刚刚为信息/人工智能杂志(开放获取)推出了一期特刊,涵盖了围绕“Python机器学习”的激动人心的发展,我是该杂志的编辑。期待你的投稿!提交截止日期为2019年12月20日。欲了解更多信息,请参阅https://www.mdpi.com/journal/information/special_issues/ML_Python

为《信息》杂志客座编辑机器学习相关特刊




2019年5月30日

我期待着2019年7月1日- 7月5日在波兰格但斯克的深度学习国际暑期学校(http://2019.dl-lab.eu),届时我将应邀发表主题演讲基于卷积神经网络的人脸图像个人特征预测与隐藏还有一个辅导讲座Frdinal回归的神经网络

图片来自我2019年在格但斯克的演讲




2019年5月24日

现在,随着2019年春季学期的结束,我很高兴在一篇简短的博客文章中回顾一些学生围绕深度学习的令人兴奋的课堂项目:“我在威斯康辛大学麦迪逊分校的第一年和一个很棒的学生项目画廊”

我机器学习课上的一些很酷的学生项目




2019年5月5日

很多关于机器学习和隐私保护的文章刚刚出现在威斯康星州立杂志上。如果你感兴趣,你可以找到整篇(短)文章在这里17页。

我关于人工智能和隐私的文章发表在《威斯康辛州杂志》上




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