全球名校AI课程库（31）| MIT麻省理工 · 深度学习导论课程『Introduction to Deep Learning』

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课程介绍

MIT 6.S191 是全球顶校麻省理工开设的深度学习方向的入门课程。课程讲解了深度学习算法的基础知识，并帮助学生使用 TensorFlow 构建神经网络。课程覆盖了计算机视觉、自然语言处理、生物学等诸多方向和领域，帮助初入门深度学习的同学，构建良好全面的基础知识体系。

MIT 6.S191 课程内容覆盖深度学习经典模型（深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习），也体现了研究界和工业界的关注点。课程包含多个实践项目，可以有效培养学生的动手能力。

课程学习的必要前置知识包括微积分和线性代数；具备 Python 编程经验会提升学习效率，但不是必要的。

课程讲师 Alexander Amini，MIT 博士后助理，Themis AI 的联合创始人兼首席科学官，研究领域是开发自治的科学和工程及其在自主代理人的安全决策中的应用。

课程讲师 Ava Soleimany，微软研究院的高级研究员，博士毕业于哈佛大学生物物理学专业。

课程主题

我们本次课程聚合了2018-2021四年度的课程，以2021年版本的课程为例，课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译：

• Intro to Deep Learning（深度学习导论）
• Deep Sequence Modeling（循环神经网络）
• Deep Computer Vision（卷积神经网络）
• Deep Generative Modeling（深度生成建模）
• Deep Reinforcement Learning（强化学习）
• Limitations and New Frontiers（深度学习前沿知识）
• Evidential Deep Learning（证据性深度学习和不确定性）
• Bias and Fairness（人工智能偏见和公平）
• Learning for Information Extraction（用于信息抽取的深度 CPCFG）
• Taming Dataset Bias（通过域适应处理数据集偏差问题）
• Towards AI for 3D Content Creation（面向 3D 内容构建的 AI）
• AI in Healthcare（医疗保健中的人工智能）

课程资料 | 下载

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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

• 📚 课件。PDF文件，2021年版本。覆盖Lecture 1-8（说明：官方未发布L9~L12课件）。
• 📚 代码。.ipynb文件等。覆盖 Lab 1~3 的数据和代码。

课程视频 | B站

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作者：ShowMeAI内容团队
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