【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!

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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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