【导论】麻省理工学院最近开设一门深度学习课程MIT 6.S191，共包含十大主题课程，涵盖深度学习导论、序列建模、深度视觉、生成模型、强化学习、图神经网络、对抗学习、贝叶斯模型、神经渲染、机器学习嗅觉等，图文并茂，涵盖最新的前沿内容，非常值得学习！最新一讲是算法公平性与偏见。
课程地址：
http://introtodeeplearning.com/
课程介绍：
麻省理工学院的深度学习方法的导论课程，应用到计算机视觉，自然语言处理，生物学，和更多! 学生将获得深度学习算法的基础知识和在TensorFlow中构建神经网络的实践经验。先修习微积分(即求导数)和线性代数(即矩阵乘法)，我们将在学习过程中尝试解释其它内容! Python方面的经验是有帮助的，但不是必需的。欢迎听众!
深度生成式建模内容：
专知便捷查看
便捷下载，请关注专知
公众号（点击上方蓝色专知关注）
专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！点击“阅读原文”，了解使用专知，查看获取5000+AI主题知识资源
