【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！
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!
课程目录内容：
成为VIP会员查看完整内容
【slides】MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191
相关内容
专知会员服务
33+阅读 · 2019年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2019年11月2日
相关资讯
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
微信扫码咨询专知VIP会员