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(...
课程地址:https://www.youtube.com/watch?v=5tvmMX8r_OM 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...
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...
Intro to Deep Learning(上) https://www.youtube.com/playlist?list=PLkkuNyzb8LmxFutYuPA7B4oiMn6cjD6Rs MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning Home:http://introtodeeplearning.com/
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...
list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NIhttp://introtodeeplearning.com从线性模型到深度学习的机器学习Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning课程从线性模型讲起，逐步深入到深度学习和强化学习，通过Python项目实践，帮助学生掌握机器学习的核心技术，适合有一定Python基础的学习者。课...
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...
Taught in-person at MIT — open-sourced to the world. Intro to Deep Learning Lecture 1 Jan. 6, 2025 [Slides] [Video]coming soon! Deep Sequence Modeling Lecture 2 Jan. 6, 2025 [Slides] [Video]coming soon! Deep Computer Vision
除此之外，还有助教团队将与你“并肩作战”。何时直播？如何报名？本课程将会在美东时间每周五下午1点（北京时间周六凌晨2点）开放内容。报名方式也是非常简单，只需登录官方网站，通过邮箱进行注册、提交即可。链接已经放在了下方，有需要的读者可戳。课程地址：http://introtodeeplearning.com/ ...