【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!最新一讲是深度生成式建模。
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:
专知便捷查看
便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)
后台回复“DGM” 可以获取《《深度生成式建模》教程71页ppt,麻省理工2021深度学习导论课程MIT6.S191,课程》专知下载链接索引