DeepMind x UCL | Deep Learning Lectures | 1/12 | Introductie tot machine learning en AI DeepMind x UCL | Deep Learning Lectures | 1/12 | Intro to Machine Learning & AI

In dit college legt DeepMind-research scientist en UCL-hoogleraar Thore Graepel uit hoe DeepMind vanuit machine learning naar AI kijkt. Hij geeft voorbeelden van hoe deep learning en reinforcement learning samen intelligente systemen kunnen opleveren, waaronder AlphaGo, Capture The Flag en AlphaStar. Daarna volgt een korte introductie op de verschillende onderwerpen en sprekers van de volgende colleges. Download de slides hier: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/UCLxDeepMind_2020/L1%20-%20UCLxDeepMind%20DL2020.pdf Lees hier meer over hoe DeepMind wetenschap toegankelijker maakt: https://deepmind.com/about#access_to_science Over de spreker: Thore Graepel leidt een onderzoeksgroep bij DeepMind en is daarnaast in deeltijd Chair of Machine Learning aan University College London. Hij studeerde natuurkunde aan de Universität Hamburg, Imperial College London en de Technische Universität Berlin, waar hij in 2001 ook promoveerde in machine learning. Na postdocs aan ETH Zürich en Royal Holloway College, University of London, kwam Thore in 2003 bij Microsoft Research in Cambridge. Sinds 2015 zit Thore bij DeepMind, waar hij het multi-agent-onderzoeksteam leidt. Hij droeg bij aan AlphaGo, het eerste computerprogramma dat een menselijke profspeler versloeg in het volledige spel Go. Over de collegereeks: De Deep Learning Lecture Series is een samenwerking tussen DeepMind en het UCL Centre for Artificial Intelligence. In het afgelopen decennium is deep learning uitgegroeid tot het toonaangevende paradigma binnen de kunstmatige intelligentie. Het stelt ons in staat om complexe functies te leren uit ruwe data, met een ongekende nauwkeurigheid en schaal. Deep learning wordt toegepast op objectherkenning, spraakherkenning, spraaksynthese, voorspellingen, wetenschappelijk rekenen, besturing en nog veel meer. De toepassingen die daaruit voortkomen raken ons allemaal: in de zorg en medisch onderzoek, mens-computerinteractie, communicatie, transport, natuurbehoud, productie en talloze andere domeinen. Als erkenning van die enorme impact ging de Turing Award van 2019, de hoogste onderscheiding in de informatica, naar de pioniers van deep learning. In deze collegereeks geven onderzoekers van het toonaangevende AI-onderzoekslab DeepMind 12 colleges over een boeiende selectie van onderwerpen binnen deep learning: van de basis van het trainen van neurale netwerken, via geavanceerde ideeën rond geheugen, attention en generatieve modellen, tot het belangrijke onderwerp van verantwoord innoveren.

In this lecture DeepMind Research Scientist and UCL Professor Thore Graepel explains DeepMind's machine learning based approach towards AI. He examples of how deep learning and reinforcement learning can be combined to build intelligent systems, including AlphaGo, Capture The Flag, and AlphaStar. This is followed by a short introduction to the different topics and speakers coming up in the subsequent lectures. Download the slides here: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/UCLxDeepMind_2020/L1%20-%20UCLxDeepMind%20DL2020.pdf Find out more about how DeepMind increases access to science here: https://deepmind.com/about#access_to_science Speaker Bio: Thore Graepel is a research group lead at DeepMind and holds a part-time position as Chair of Machine Learning at University College London. He studied physics at the University of Hamburg, Imperial College London, and Technical University of Berlin, where he also obtained his PhD in machine learning in 2001. After postdoctoral work at ETH Zurich and Royal Holloway College, University of London, Thore joined Microsoft Research in Cambridge in 2003. At DeepMind since 2015, Thore leads the multi-agent research team and contributed to AlphaGo, the first computer program to defeat a human professional player in the full-sized game of Go. About the lecture series: The Deep Learning Lecture Series is a collaboration between DeepMind and the UCL Centre for Artificial Intelligence. Over the past decade, Deep Learning has evolved as the leading artificial intelligence paradigm providing us with the ability to learn complex functions from raw data at unprecedented accuracy and scale. Deep Learning has been applied to problems in object recognition, speech recognition, speech synthesis, forecasting, scientific computing, control and many more. The resulting applications are touching all of our lives in areas such as healthcare and medical research, human-computer interaction, communication, transport, conservation, manufacturing and many other fields of human endeavour. In recognition of this huge impact, the 2019 Turing Award, the highest honour in computing, was awarded to pioneers of Deep Learning. In this lecture series, research scientists from leading AI research lab, DeepMind, deliver 12 lectures on an exciting selection of topics in Deep Learning, ranging from the fundamentals of training neural networks via advanced ideas around memory, attention, and generative modelling to the important topic of responsible innovation.