程序员书库（ID：CodingBook） 编译
编译自：http://introtodeeplearning.com/
麻省理工学院最近开设一门深度学习课程MIT 6.S191，对深度学习感兴趣的伙伴们别错过哦！这门课程适用于计算机视觉，自然语言处理，生物学等领域！
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，通过该课程你不仅可以学到深度学习算法的基础知识，并获得TensorFlow中构建神经网络的实践经验。
MIT 6.S191 的课程设计原则是尽可能地易于上手，不仅针对于不同背景不同水平的人，也针对于 MIT 社区内外的人。
内容展示
第一讲：深度学习导论 Introduction to Deep Learning
第一讲主要内容是基础的深度学习入门。
第二讲：深度序列建模 Deep Sequence Modeling
第三讲：深度计算机视觉
讲师团队
Alexander Amini是一名麻省理工博士生，在计算机科学和人工智能实验室（CSAIL），还是要命NSF研究员，获得了电子工程和计算机科学学士学位和硕士学位，并辅修了数学。 是多个MIT官方课程的组织者和讲师。
Ava Soleimany哈佛大学生物物理学博士研究生。
不知道这份课程你是否喜欢？
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