MIT Introduction to Deep Learning software labs are designed to be completed at your own pace. At the end of each of the labs, there will be instructions on how you can submit your materials as part of the lab competitions. These instructions include what information must be submitted and ...
© MIT Introduction to Deep Learning http://introtodeeplearning.com Releases9 v0.6.1Latest Jan 8, 2024 + 8 releases
课程链接：http://introtodeeplearning.com/ 课程视频：https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY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...
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/ 课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY 课程GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning...
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。
Part 3 1.TensorFlow简介,用RNN生成音乐(代码) 地址: http://www.github.com/aamini/introtodeeplearning_labs 2.X射线扫描检测疾病(代码) 地址: http://www.github.com/aamini/introtodeeplearning_labs 原文地址:http://introtodeeplearning.com
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...
详情参见 GitHub 地址:https://github.com/aamini/introtodeeplearning 虽然门槛相对较低,但这门课程还是需要学生掌握最基本的线性代数和微积分知识,如矩阵相乘、求导、链式法则的运用等。Python 技能对上课有帮助,但并非必需。总体来看,该课程对新手非常友好,参加该课程的很多学生都来自非计算机科学领域。
MIT's 6.036 course: Introduction to Machine Learning http://people.csail.mit.edu/tbroderick//ml.html https://introml.odl.mit.edu/cat-soop/6.036 https://github.com/tbroderick/ml_6036_2020_captions/blob/main/
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。