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 —