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課程介紹
MIT 6.S191 是全球頂校麻省理工開設的深度學習方向的入門課程，課程講解了深度學習演算法的基礎知識，并幫助學生使用 TensorFlow 構建神經網路，課程覆寫了計算機視覺、自然語言處理、生物學等諸多方向和領域，幫助初入門深度學習的同學，構建良好全面的基礎知識體系，
MIT 6.S191 課程內容覆寫深度學習經典模型（深度神經網路、卷積神經網路、回圈神經網路、強化學習），也體現了研究界和工業界的關注點，課程包含多個實踐專案，可以有效培養學生的動手能力，
課程學習的必要前置知識包括微積分和線性代數；具備 Python 編程經驗會提升學習效率，但不是必要的，
課程講師 Alexander Amini，MIT 博士后助理，Themis AI 的聯合創始人兼首席科學官，研究領域是開發自治的科學和工程及其在自主代理人的安全域策中的應用，
課程講師 Ava Soleimany，微軟研究院的高級研究員，博士畢業于哈佛大學生物物理學專業，
課程主題
我們本次課程聚合了2018-2021四年度的課程，以2021年版本的課程為例，課程官網發布了課程主題，ShowMeAI 對其進行了翻譯：
- Intro to Deep Learning（深度學習導論）
- Deep Sequence Modeling（回圈神經網路）
- Deep Computer Vision（卷積神經網路）
- Deep Generative Modeling（深度生成建模）
- Deep Reinforcement Learning（強化學習）
- Limitations and New Frontiers（深度學習前沿知識）
- Evidential Deep Learning（證據性深度學習和不確定性）
- Bias and Fairness（人工智能偏見和公平）
- Learning for Information Extraction（用于資訊抽取的深度 CPCFG）
- Taming Dataset Bias（通過域適應處理資料集偏差問題）
- Towards AI for 3D Content Creation（面向 3D 內容構建的 AI）
- AI in Healthcare（醫療保健中的人工智能）
課程資料 | 下載
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ShowMeAI 對課程資料進行了梳理，整理成這份完備且清晰的資料包：
- ?? 課件，PDF檔案，2021年版本，覆寫Lecture 1-8（說明：官方未發布L9~L12課件），
- ?? 代碼，.ipynb檔案等，覆寫 Lab 1~3 的資料和代碼，
課程視頻 | B站
?? B站 | 【雙語字幕+資料下載】MIT 6.S191 | 深度學習導論(2018~2021·四年)
ShowMeAI 將視頻上傳至B站，并增加了中英雙語字幕，以提供更加友好的學習體驗，點擊頁面視頻，可以進行預覽，推薦前往 ?? B站 觀看完整課程視頻哦！
全球名校AI課程合輯
- ?? CS數學基礎課程合輯：https://www.showmeai.tech/tutorials/38
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- ?? 計算機視覺課程合輯：https://www.showmeai.tech/tutorials/73
- ?? 強化學習課程合輯：https://www.showmeai.tech/tutorials/87
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作者：ShowMeAI內容團隊
閱讀原文：https://www.showmeai.tech/article-detail/386
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