麻省理工学院-2018年最新深度学习算法及其应用入门课程资源分享

2018 年 2 月 16 日 深度学习与NLP Nerus

    新年第一天,小编首先给大家拜年了,祝大家新年岁岁平安,天天开心;路路通畅,步步高升;年年有余,滚滚财源;家家幸福,事事如意! 然后,给想要利用假期充电的朋友送上一套麻省理工学院-2018年-最新的深度学习课程。


课程描述:

    这是一门讲解深度学习方法入门课程,深度学习主要应用于机器翻译,图像识别,游戏,图像生成等等。课程同时设置了两个非常有趣的实战项目:

    (1)基于RNN生成音乐

    (2)基于X光的基本检测,GitHub地址:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs

    文末附课程所有视频教程、PPT及配套代码。


课程安排:

Session 1

            Part1 深度学习详解

            Part2 深度序列建模详解

            Lab1 基于RNN生成音乐

 

Session 2

            Part1 深度计算视觉详解

            Part2 深度生成模型详解

            Lab2 基于X光的基本检测


Session 3

            Part1 深度强化学习详解

            Part2 深度学习的局限性以及未来研究方向介绍

 

Session 4

            Part1 Guest Lecture: Google

            Part2 Guest Lecture: NVIDIA

 

Session 5

            Part1 Guest Lecture: IBM

            Part2 Guest Lecture: Tencent 

视频及ppt下载地址:

链接:https://pan.baidu.com/s/1qZ0KDtU

密码:公众号回复“mdl”,即可获得密码

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