introtodeeplearning入门学习资料汇总 - MIT深度学习入门课程

Ray

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

课程视频截图

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

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!

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