麻省理工学院-2018年最新深度学习算法及其应用入门课程资源分享

新年第一天，小编首先给大家拜年了，祝大家新年岁岁平安，天天开心；路路通畅，步步高升；年年有余，滚滚财源；家家幸福，事事如意！ 然后，给想要利用假期充电的朋友送上一套麻省理工学院-2018年-最新的深度学习课程。

课程描述：

这是一门讲解深度学习方法入门课程，深度学习主要应用于机器翻译，图像识别，游戏，图像生成等等。课程同时设置了两个非常有趣的实战项目：

（1）基于RNN生成音乐

（2）基于X光的基本检测，GitHub地址：https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs

文末附课程所有视频教程、PPT及配套代码。

课程安排：

Session 1

Part1 深度学习详解

Part2 深度序列建模详解

Lab1 基于RNN生成音乐

Session 2

Part1 深度计算视觉详解

Part2 深度生成模型详解

Lab2 基于X光的基本检测

Session 3

Part1 深度强化学习详解

Part2 深度学习的局限性以及未来研究方向介绍

Session 4

Part1 Guest Lecture: Google

Part2 Guest Lecture: NVIDIA

Session 5

Part1 Guest Lecture: IBM

Part2 Guest Lecture: Tencent