懂AI
csinva.github.io

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机器学习与神经科学的互动演示和详尽笔记资源

提供机器学习、统计学及神经科学的全面笔记、演示文稿和研究概述，涵盖可解释性、因果推断、迁移学习和不确定性等主题。用户可以访问实用的备忘单和课程笔记，了解最新的研究进展。资源来源包括Chandan在UC Berkeley读博期间积累的丰富资料，适用于相关领域的研究和教学人员。

csinva机器学习因果推断神经科学研究笔记Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：csinva.github.io

Chandan 是微软研究院的一名高级研究员，专注于可解释的机器学习领域。Chandan 自从在加州大学伯克利分校攻读博士学位以来，就一直在收集和改进自己的笔记，并在他的网站上分享这些笔记，期望对他人有所帮助。

演示幻灯片

网站的幻灯片部分包含一系列用于演示的源文件。这些幻灯片主要围绕机器学习课程的内容展开，尤其是伯克利的 CS 189 课程和 AI 课程 CS 188。例如：

  • 机器学习幻灯片（伯克利 CS 189）
  • 人工智能幻灯片（伯克利 CS 188）
  • 可解释性工作坊
  • 解缠结构的解释

这些幻灯片源文件采用 markdown 格式编写，非常便于编辑和导出。

研究和课程笔记

在研究和课程笔记部分，Chandan 提供了对最近各个研究领域论文的概述和总结，包括：

  • 可解释性
  • 因果推理
  • 迁移学习
  • 不确定性
  • 深度学习理论
  • 复杂性
  • 散射变换
  • 神经科学中的深度学习

这些总结和概述为研究人员提供了重要的参考和参考框架。

对于课程笔记，Chandan 还提供了多个领域的速查表和笔记，涉及计算机科学、统计学和神经科学。比如：

  • 可解释性速查表
  • 计算神经科学
  • 因果推理笔记
  • 分类
  • 线性代数
  • 信息理论
  • 计算机视觉

博客文章

在博客部分，Chandan 分享了关于机器学习、统计学和神经科学的各个方面的见解和进展，以下是一些精选文章：

  • 论文写作技巧（2023年）
  • 预测论文题目（2022年）
  • imodels 项目（2022年，伯克利人工智能研究博客）

参考资料

Chandan 鼓励用户通过为此项目加星或关注他的社交媒体账号 @csinva，随时关注项目更新。此外，用户可以自由使用他分享的材料。这个项目构建在多个技术平台之上，包括 jekyll、GitHub Pages、Timeline Jekyll Theme、Particles.js 以及 JupyterBook，用以确保内容的展示和交互体验。

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