金磊 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

MIT硬核深度學習資源，代號

 6.S191

，現已面向全網開放。

根據此次MIT公佈的資訊，此次開放的課程屬於

 深度學習方法的入門課程

。

適合應用的領域包括計算機視覺、自然語言處理，以及生物學等等。

那麼上完這麼門課程，你將獲得什麼？

首先，當然是深度學習演算法的

 基礎知識

。

其次，還能獲得在 TensorFlow 中

 構建神經網路

的實踐經驗。

除此之外，MIT官方還表示，在課程結束時將舉行

 專案提案競賽

（project proposal competition） 。

屆時將由工作人員和行業贊助商小組提供反饋。

當然，若是你有Python的基礎經驗，那定是具備一定優勢的。

都有哪些課程？

本次的課程，一共有

 12講

，每2講課程之後，還會有一個對應的“軟體實驗室”專案 （Software Lab） ，對應一些開源的程式碼和論文。

具體課程包括：

第1講：深度學習介紹

第2講：深度序列模型

第3講：深度計算機視覺

第4講：深度生成模型

第5講：深度強化學習

第6講：侷限性和新領域

第7講：Evidential DL

第8講：偏差和公平性

第9講：資訊提取學習

第10講：馴服資料集偏差

第11講：面向3D內容創造的AI

第12講：AI在醫療領域的應用

除此之外，還有剛才提到的一些“專案展示”方面的內容。

教師團隊

本次課程主要的2位

 指導老師

，分別是Alexander Amini和Ava Soleimany。

Alexander Amini

Alexander Amini目前是MIT的一名博士生，師從Daniela Rus。

與此同時，他還是美國國家科學基金會（NSF）研究員，並在MIT完成了電子工程和計算機科學的理學學士和理學碩士學位，輔修數學。

Alexander Amini 研究重點是為自主系統的端到端控制（即從感知到執行）構建機器學習演算法，併為這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完成了計算機科學和分子生物學的學士學位。

其博士研究重點是用於早期發現癌症的新型診斷工程。工作利用奈米技術、機器學習和統計學、化學生物學和生物工程的工具，創造新的診斷和治療生物技術。

當然，根據目前官網公佈的訊息，具體到每節課程，還有會有不同的老師或研究員進行講解。

除此之外，還有

 助教團隊

將與你“並肩作戰”。

何時直播？如何報名？

本課程將會在

 美東時間每週五下午1點

（北京時間週六凌晨2點） 開放內容。

報名方式也是非常簡單，只需登入官方網站，透過郵箱進行註冊、提交即可。

連結已經放在了下方，有需要的讀者可戳。

課程地址：

http：//introtodeeplearning。com/

— 完 —

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