Hosted by CNN's Jake Tapper and Dana Bash, State of the Union features interviews with top newsmakers on politics and policy—covering Washington, the country, and the world.
…
continue reading
תוכן מסופק על ידי UCTV. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי UCTV או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
How to Create AI to Solve Real-World Problems
MP3•בית הפרקים
Manage episode 367018583 series 2933222
תוכן מסופק על ידי UCTV. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי UCTV או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
This series on artificial intelligence explores recent breakthroughs of AI, its broader societal implications and its future potential. In this presentation, Sergey Levine, associate professor of Electrical Engineering and Computer Science at UC Berkeley, discusses AI reinforcement learning methods. Levine asks what it would take to create machine learning systems that can make decisions when faced with the full complexity and diversity of the real world, while still retaining the ability of reinforcement learning to come up with new solutions? He discusses how advances in offline reinforcement learning can enable machine learning systems to learn to make more optimal decisions from data, combining the best of data-driven machine learning with the capacity for emergent behavior and optimization provided by reinforcement learning. Levine received a BS and MS in Computer Science from Stanford University in 2009, and a Ph.D. in Computer Science from Stanford University in 2014. He joined the faculty of the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences at UC Berkeley in fall 2016. His work focuses on machine learning for decision making and control, with an emphasis on deep learning and reinforcement learning algorithms. Applications of his work include autonomous robots and vehicles, as well as applications in other decision-making domains. His research includes developing algorithms for end-to-end training of deep neural network policies that combine perception and control, scalable algorithms for inverse reinforcement learning, deep reinforcement learning algorithms, and more. Series: "Data Science Channel" [Science] [Show ID: 38857]
…
continue reading
116 פרקים
MP3•בית הפרקים
Manage episode 367018583 series 2933222
תוכן מסופק על ידי UCTV. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי UCTV או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
This series on artificial intelligence explores recent breakthroughs of AI, its broader societal implications and its future potential. In this presentation, Sergey Levine, associate professor of Electrical Engineering and Computer Science at UC Berkeley, discusses AI reinforcement learning methods. Levine asks what it would take to create machine learning systems that can make decisions when faced with the full complexity and diversity of the real world, while still retaining the ability of reinforcement learning to come up with new solutions? He discusses how advances in offline reinforcement learning can enable machine learning systems to learn to make more optimal decisions from data, combining the best of data-driven machine learning with the capacity for emergent behavior and optimization provided by reinforcement learning. Levine received a BS and MS in Computer Science from Stanford University in 2009, and a Ph.D. in Computer Science from Stanford University in 2014. He joined the faculty of the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences at UC Berkeley in fall 2016. His work focuses on machine learning for decision making and control, with an emphasis on deep learning and reinforcement learning algorithms. Applications of his work include autonomous robots and vehicles, as well as applications in other decision-making domains. His research includes developing algorithms for end-to-end training of deep neural network policies that combine perception and control, scalable algorithms for inverse reinforcement learning, deep reinforcement learning algorithms, and more. Series: "Data Science Channel" [Science] [Show ID: 38857]
…
continue reading
116 פרקים
כל הפרקים
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.