麻省理工2019年深度学习导论课程全套PPT

【导读】MIT近期放出了课程6.S191（深度学习导论）的资料。该课程是MIT官方的关于深度学习方法的官方入门课程，主要内容包括深度序列建模，深度计算机视觉，深度生成模型，深度强化学习等。旨在让学习者获得深度学习算法的基础知识，并获得在TensorFlow中构建神经网络的实践经验。

课程网站：

• http://introtodeeplearning.com/

编辑报道：

• 专知

【第一课：导论】

第一课的主要内容是：为什么要用深度学习，以及深度学习的一些基本概念，包括：

• 单层神经网络、多层神经网络

• 前向传播、反向传播

• Loss计算、模型优化

• batch 训练、正则化

• 。。。等

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【第二课：深度序列建模】

第二课的主要内容是：什么是序列建模，以及序列建模的一些基本方法和工具，包括：

• 常见的序列建模任务

• 循环神经网络

• 克服序列长距离依赖的方法

• 。。。等

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【第三课：深度计算机视觉】

第三课的主要内容是：计算机如何处理图片，以及计算机视觉的一些基本方法和工具，包括：

• 特征提取

• 卷积神经网络及其各种架构

• 计算机视觉的各种任务

• 。。。等

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【第四课：深度生成模型】

第四课的主要内容是：什么是生成模型，以及生成模型的一些基本方法和工具，包括：

• 生成模型的任务

• 变分自编码（VAE）

• 生成对抗网络（GAN）
  

• 。。。等

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【第五课：深度强化学习】

第五课的主要内容是：什么是强化学习，以及强化学习的一些基本概念和方法，包括：

• 强化学习的基本概念

• 基于值得强化学习 Q-learning等

• 基于测略的强化学习 Policy Learning 等

• 。。。等

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【第六课：深度学习的局限及前沿】

第六课的主要内容是：深度学习的一些局限性以及深度学习的两个前沿方向，包括：

• 神经网络的多种局限：泛化能力、对抗攻击等

• 深度学习的前沿领域：贝叶斯深度学习、Learning to Learn

• 基于测略的强化学习 Policy Learning 等

• 。。。等

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