Intro to Deep Learning(深度学习导论) Deep Sequence Modeling(循环神经网络) Deep Computer Vision(卷积神经网络) Deep Generative Modeling(深度生成建模) Deep Reinforcement Learning(强化学习) Limitations and New Frontiers(深度学习前沿知识) Evidential Deep Learning(证据性深度学习和不确定性) Bias and Fairness(...
讲义地址:http://introtodeeplearning.com/slides/6S191_MIT_DeepLearning_L1.pdf 人工智能,机器学习和深度学习的概念与关系 感知机的定义 感知机前向传播的机制 激活函数 激活函数的作用 利用感知机构建神经网络 单层(隐藏层)神经网络 深度(多层)神经网络 损失函数 训练参数-最小化Loss 梯度下降算法 利用链式法则...
Intro to Deep Learning(上) https://www.youtube.com/playlist?list=PLkkuNyzb8LmxFutYuPA7B4oiMn6cjD6Rs MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning Home:http://introtodeeplearning.com/
我们本次课程聚合了2018-2021四年度的课程,以2021年版本的课程为例,课程官网发布了课程主题,ShowMeAI对其进行了翻译: Intro to Deep Learning(深度学习导论) Deep Sequence Modeling(循环神经网络) Deep Computer Vision(卷积神经网络) Deep Generative Modeling(深度生成建模) Deep Reinforcement Learning(强化学习) Limi...
对初学者来说，有没有易于上手，使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程？近日，麻省理工学院（MIT）正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191：深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。课程链接：http://introtodeeplearning.com/ 课程...
课程官网地址：http://introtodeeplearning.com/index.html 全面、公开，还有业界反馈的深度学习课 在课程介绍中，MIT 表示，这是深度学习的入门课程，主要介绍计算机视觉、自然语言处理、生物学等相关领域的深度学习应用。通过课程学习后，学生能够获得深度学习算法的基础知识，具有在 TensorFlow 框架下构建神经网络的实践...
1年前 2.2万观看切换选集 MIT 深度学习入门 大学课程 / 计算机 https://www.youtube.com/playlist?list=PLkkuNyzb8LmxFutYuPA7B4oiMn6cjD6Rs MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning Home:http://introtodeeplearning.com/ 共14集6万人观看
视频请在YouTube搜索6.S191;代码地址请在github上搜索introtodeeplearning_labs。 课程视频截图 课程简介 理论部分主要是线下讲座。MIT将线下讲座录制成视频并放在了YouTube上,供大家随意观看。 讲座内容会从神经网络的基础知识开始,然后讲到完全连接的网络和反向传播算法; 再到通过循环和卷积神经网络,生成模型和深度强化...
Intro to Deep Learning(深度学习导论) Deep Sequence Modeling(循环神经网络) Deep Computer Vision(卷积神经网络) Deep Generative Modeling(深度生成建模) Deep Reinforcement Learning(强化学习) Limitations and New Frontiers(深度学习前沿知识) Evidential Deep Learning(证据性深度学习和不确定性) ...
课程GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs MIT 6.S191: MIT 关于深度学习算法及其应用的官方入门课程 MIT 6.S191 不仅仅是一门深度学习课程系列。在设计它时,我们希望做的更多。我们想要听众具备必须的实践技能,部署自己的深度学习模型,并将其应用到课程之外倍感兴奋、深受启发的问题上。