【斯坦福大牛Chelsea Finn2021新课】深度多任务与元学习，附课程PPT下载

尽管深度学习在图像分类、语音识别和游戏等有监督和强化学习问题上取得了显著的成功，但这些模型在很大程度上是专门用于训练它们的单一任务的。本课程将涵盖需要解决多个任务的环境，并研究如何利用多个任务产生的结构来更有效地学习。

这包括:
以目标为条件的强化学习技术，它利用所提供的目标空间的结构来快速地学习多个任务; 元学习方法旨在学习可以快速学习新任务的高效学习算法; 课程和终身学习，其中问题需要学习一系列任务，并利用它们的共享结构来实现知识转移。

这是一门研究生水平的课程。在课程结束时，学生将能够理解和实施最先进的多任务学习和元学习算法，并准备对这些主题进行研究。

课程链接：

https://cs330.stanford.edu/