歡迎光臨
每天分享高質量文章

麻省理工學院-2018年最新深度學習演演算法及其應用入門課程資源分享

    新年第一天,小編首先給大家拜年了,祝大家新年歲歲平安,天天開心;路路通暢,步步高昇;年年有餘,滾滾財源;家家幸福,事事如意! 然後,給想要利用假期充電的朋友送上一套麻省理工學院-2018年-最新的深度學習課程。


課程描述:

    這是一門講解深度學習方法入門課程,深度學習主要應用於機器翻譯,影象識別,遊戲,影象生成等等。課程同時設定了兩個非常有趣的實戰專案:

    (1)基於RNN生成音樂

    (2)基於X光的基本檢測,GitHub地址:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs

    文末附課程所有影片教程、PPT及配套程式碼。


課程安排:

Session 1

            Part1 深度學習詳解

            Part2 深度序列建模詳解

            Lab1 基於RNN生成音樂

 

Session 2

            Part1 深度計算視覺詳解

            Part2 深度生成模型詳解

            Lab2 基於X光的基本檢測


Session 3

            Part1 深度強化學習詳解

            Part2 深度學習的侷限性以及未來研究方向介紹

 

Session 4

            Part1 Guest Lecture: Google

            Part2 Guest Lecture: NVIDIA

 

Session 5

            Part1 Guest Lecture: IBM

            Part2 Guest Lecture: Tencent 

影片及ppt下載地址:

連結:https://pan.baidu.com/s/1qZ0KDtU

密碼:公眾號回覆“mdl”,即可獲得密碼

往期精彩內容推薦:

OpenAI-2018年強化學習領域7大最新研究方向全盤點

麻省理工學院(MIT)-2018年最新自動駕駛影片課程分享

最前沿的深度學習論文、架構及資源分享

堆疊自動編碼器Stacked_AutoEncoder-SAE

生成對抗網路GAN及其變體SGAN_WGAN_CGAN_DCGAN_InfoGAN_StackGAN

純乾貨15 48個深度學習相關的平臺和開源工具包,一定有很多你不知道的!!!

模型彙總19 強化學習(Reinforcement Learning)演演算法基礎及分類

吳恩達-斯坦福CS229機器學習課程-2017(秋)最新課程分享

神經機器翻譯(NMT)的一些重要資源分享

《純乾貨16》調整學習速率以最佳化神經網路訓練

《模型彙總-20》深度學習背後的秘密:初學者指南-深度學習啟用函式大全

模型彙總22 機器學習相關基礎數學理論、概念、模型思維導圖分享

掃描下方二維碼可以訂閱哦!

DeepLearning_NLP

深度學習與NLP

       商務合作請聯絡微訊號:lqfarmerlq

贊(0)

分享創造快樂