麻省理工喊你来上课，深度学习课程，关键还是免费资源！
金磊 发自 凹非寺
来源 量子位
MIT硬核深度学习资源，代号6.S191，现已面向全网开放。
根据此次MIT公布的信息，此次开放的课程属于深度学习方法的入门课程。
适合应用的领域包括计算机视觉、自然语言处理，以及生物学等等。
那么上完这么门课程，你将获得什么？
首先，当然是深度学习算法的基础知识。
其次，还能获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。
除此之外，MIT官方还表示，在课程结束时将举行项目提案竞赛 （project proposal competition）。
届时将由工作人员和行业赞助商小组提供反馈。
当然，若是你有Python的基础经验，那定是具备一定优势的。
都有哪些课程？
本次的课程，一共有12讲，每2讲课程之后，还会有一个对应的“软件实验室”项目（Software Lab），对应一些开源的代码和论文。
具体课程包括：
第1讲：深度学习介绍
第2讲：深度序列模型
第3讲：深度计算机视觉
第4讲：深度生成模型
第5讲：深度强化学习
第6讲：局限性和新领域
第7讲：Evidential DL
第8讲：偏差和公平性
第9讲：信息提取学习
第10讲：驯服数据集偏差
第11讲：面向3D内容创造的AI
第12讲：AI在医疗领域的应用
除此之外，还有刚才提到的一些“项目展示”方面的内容。
教师团队
本次课程主要的2位指导老师，分别是Alexander Amini和Ava Soleimany。
△Alexander Amini
Alexander Amini目前是MIT的一名博士生，师从Daniela Rus。
与此同时，他还是美国国家科学基金会(NSF)研究员，并在MIT完成了电子工程和计算机科学的理学学士和理学硕士学位，辅修数学。
Alexander Amini 研究重点是为自主系统的端到端控制（即从感知到执行）构建机器学习算法，并为这些算法制定保障措施。
△ Ava Soleimany
Ava Soleimany是MIT的一名博士生，在此之前，在MIT完成了计算机科学和分子生物学的学士学位。
其博士研究重点是用于早期发现癌症的新型诊断工程。工作利用纳米技术、机器学习和统计学、化学生物学和生物工程的工具，创造新的诊断和治疗生物技术。
当然，根据目前官网公布的消息，具体到每节课程，还有会有不同的老师或研究员进行讲解。
除此之外，还有助教团队将与你“并肩作战”。
何时直播？如何报名？
本课程将会在美东时间每周五下午1点 （北京时间周六凌晨2点）开放内容。
报名方式也是非常简单，只需登录官方网站，通过邮箱进行注册、提交即可。
链接已经放在了下方，有需要的读者可戳👇。
课程地址：
http://introtodeeplearning.com/
— 完 —
