《算法偏见与公平性》教程55页ppt，麻省理工2021深度学习导论课程MIT6.S191,课程

【导论】麻省理工学院最近开设一门深度学习课程MIT 6.S191，共包含十大主题课程，涵盖深度学习导论、序列建模、深度视觉、生成模型、强化学习、图神经网络、对抗学习、贝叶斯模型、神经渲染、机器学习嗅觉等，图文并茂，涵盖最新的前沿内容，非常值得学习！最新一讲是算法公平性与偏见。

课程地址：

http://introtodeeplearning.com/

课程介绍：

麻省理工学院的深度学习方法的导论课程，应用到计算机视觉，自然语言处理，生物学，和更多! 学生将获得深度学习算法的基础知识和在TensorFlow中构建神经网络的实践经验。先修习微积分(即求导数)和线性代数(即矩阵乘法)，我们将在学习过程中尝试解释其它内容! Python方面的经验是有帮助的，但不是必需的。欢迎听众!

深度生成式建模内容：

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