探索智能之路:伊利诺伊理工穆斯塔法·比尔吉奇教授的人工智能导论课程回顾

AI老师 5个月前 lida
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文章主题:伊利诺伊理工大学, 比尔吉奇教授, CS480人工智能导论课程, 国际数据挖掘会议

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在这个学期,伊利诺伊理工大学的穆斯塔法·比尔吉奇(Mustafa Bilgic)教授所开设的CS480人工智能导论课程已成功落下帷幕。

2010年以来,Bilgic一直担任伊利诺伊理工大学计算机科学教授。

他曾在国际数据挖掘领域顶级会议之一——ACM SIGKDD 上荣获最佳学生论文奖。这一殊荣每年都颁发给来自诸如杜克大学、麻省理工学院等知名学府的优秀学生。

注:国际数据挖掘会议为数据科学界极为重要的会议,被称为不可错过的知识发现与数据科学盛宴。

他被Chicago Inno评选为在芝加哥大学任教的顶尖企业家和创新者之一。

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在Bilgic教授的领导下,我们的机器学习实验室致力于深入挖掘多个研究领域,其中包括可解释文本分类、细胞图片的深度学习分类、空域时域模型的预测性模型推论以及可解释图像分类等关键领域。这些研究不仅涵盖了广泛的学术领域,也为实际应用提供了有力的支持。

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在广阔无垠的森林中无法找寻一片独特的绿叶,就像在浩瀚无垠的问题中不知如何开始探寻答案。

在第一节课中,Bilgic教授以“人工智能是什么”的最小化视角展开讲解,从最基础的词典解释入手,逐步深入到论文中涵盖的各种不同含义。

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将人工智能拆解为无数个小分支,从各个小分支发散再集合阐释人工智能在不同领域的含义。

将大问题细分化,从微小的问题角度切入,就像学习树干的组成,先从树枝讲起。

Bilgic教授的授课方法独树一帜,深受学生喜爱。他采用细腻且富有引导性的教学方式,通过图文并茂的方式,将抽象复杂的知识生动形象地呈现给学生。

在向学员们的讲解中,Bilgic教授并未将传感器的概念抽象化,反而将其具象化为自身感官的体验。他不仅从机器在日常生活中的应用角度进行阐述,更深入地从知觉、味觉以及四肢的感知等方面,详细地向大家解析了传感器的含义。

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他的教学目标,不只将学到的知识存于理论基础之中,还要将其转化为适用的实践技能。

他将自主学习的模式,包括主动推理,融入到教学课程中,通过提出简单的问题,引导学生们发散性思考,进而拓展思维广度。

教授细致的授课方式,由浅入深再到深入浅出地引导思维,受到了学生的喜爱。

在Rate My Professor网站上,下图是学生们对他的课程评价。

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Bilgic教授主要研究兴趣是机器学习、信息获取和决策理论等广泛领域。

他明确表示,对于积极主动的学习方式、逻辑推理能力、以及交互式的机器学习技术,包括统计学上的关系分析、集体的分类方法以及概率图模型,他都保持着浓厚的兴趣。

Bilgic教授在TED上的演讲“Transparent & Interactive AI ”(透明和交互式人工智能)(约8分钟)很好的说明了教授的兴趣所在。

Bilgic教授于2008年与其他教授共同发布在AI杂志上的《网络数据的集体分类》期刊论文,截止目前已被引用次数高达1559次。

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主动学习即以更少的训练样本训练出性能尽可能高的模型,其研究领域包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等诸多内容,深度主动学习已经被广泛的应用在了各个领域,例如图像识别、目标检测等。

学者们通过一些技术手段或者数学方法来降低人们标注的成本。

第一,主要解决专业知识领域数据标注成本高的问题。

第二,解决数据量巨大、难以全量训练或训练机器时间有限的问题。

自2008年《网络数据的集体分类》论文发表后,此论文引用次数逐年上升。尤其在2019—2020年两年间,引用次数骤升。

Bilgic教授将自身研究的领域带入课程,在当下帮助学生们在研究人工智能领域时更快的入门,省下更多时间,获得最大化的便利。前沿的研究领域也让同学们具有更开阔的视野,使同学们的逻辑思维得到提高。

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