introtodeeplearning - MIT深度学习入门课程学习资料汇总
introtodeeplearning是MIT开设的深度学习入门课程6.S191的配套资源库,为想要学习深度学习的初学者提供了丰富的学习材料。本文将为大家介绍该项目的主要学习资源,帮助读者快速开始深度学习之旅。
1. 课程视频
课程所有视频讲座都可以在YouTube上免费观看。视频内容涵盖:
- 深度学习导论
- 循环神经网络与注意力机制
- 卷积神经网络
- 生成对抗网络
- 强化学习
- 深度学习前沿等
视频播放列表链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
2. 实验材料
课程提供了3个主要实验,分别是:
- Lab 1: TensorFlow入门与RNN音乐生成
- Lab 2: 计算机视觉
- Lab 3: 强化学习
实验代码均使用Python和TensorFlow实现,采用Jupyter Notebook格式,可以在Google Colab上直接运行。
实验材料GitHub链接:https://github.com/aamini/introtodeeplearning/tree/master/lab1
3. 课程PPT
每节课的PPT都可以在官网上下载,包含了丰富的图表和代码示例,是很好的复习资料。
PPT下载链接:http://introtodeeplearning.com/#schedule
4. 补充资源
- mitdeeplearning Python包:课程开发的深度学习工具包
- 课程网站:http://introtodeeplearning.com/
- GitHub仓库:https://github.com/aamini/introtodeeplearning
introtodeeplearning项目为深度学习初学者提供了系统完整的学习资料,从入门到进阶一应俱全。无论你是想快速入门,还是系统学习深度学习,都可以从这个项目中获得丰富的资源。赶快开始你的深度学习之旅吧!
