图0:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

近日,麻省理工学院(MIT)开源了 2018 年最新版「MIT 6.S094:深度学习和自动驾驶」。4 月 13 日正式开始放送课程中文字幕版,同步更新在 AI 研习社、AI 慕课学院。

每周五更新,预计持续 8 周

图1:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

2018 MIT 6.S094 中文字幕版 Lecture1 深度学习

图2:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

2018 MIT 6.S094 中文字幕版 Lecture1 深度学习

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MIT 6.S094是入门自动驾驶必修课,对于刚刚接触自动驾驶、机器学习、深度学习的新人来说,是非常友好的入门学习材料,全课只有5节1小时课程+3节客邀讲座,总长度不超过9小时,中文译版还可以倍速播放。

正式资源放出之后,就一直热度在线,毕竟现在自动驾驶还是AI非常热门的领域,大伙对造一辆属于自己的无人车,还是抱有美好期待的。

先来看看,MIT 6.S094的课程简介

麻省理工学院深度学习和自动驾驶课程,介绍了深度学习的相关知识,以及深度学习在自动驾驶领域的实践和应用。

认真补充课程能量,听完之后,就能撸出一台无人驾驶车的算法了。

图3:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

2018 MIT 6.S094 中文字幕版 Lecture1 深度学习

MIT 6.S094 适合学习的人群

课程主要面向机器学习初学者,也同样适用于深度学习、自动驾驶领域的高级研究人员,能够帮助学习者了解深度学习在自动驾驶中的应用。

这个讲座还蛮体贴的,适合大部分对自动驾驶感兴趣的人,会不会编程都能听,当然有Python基础的话能发掘出更多有意思的研究点。

正经的课程大纲

第一讲  –  深度学习

第二讲  –  自动驾驶

第三讲  –  深度增强学习

第四讲  –  计算机视觉

第五讲  –  能够感知人类的深度学习

客邀讲座 – 自动驾驶机器学习的兴起

/Sacha Arnoud .Waymo 技术总监

客邀讲座 – 深度学习在自动驾驶领域的应用

/Emilio Frazzoli .nuTonomy 首席技术官 ,前MIT教授

客邀讲座 – 深度学习在自动驾驶领域的应用

/Sterling Anderson .Aurora 联合创始人,前特斯拉Autopilot主管

图4:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

图5:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

2018 MIT 6.S094 原版课程页

课程团队

领衔授课人是Lex Fridman,麻省理工学院研究员,致力于研究以人为中心的人工智能,主要研究深度学习在半自动驾驶环境下的应用,比如感知驾驶员状态、感知场景、运动控制和规划等等。

图6:麻省理工开源了一期深度学习入门级课程

领衔授课人 Lex Fridman

据见过Lex本尊的小伙伴说,当场被Lex的颜值击倒,真正的始于才华,陷于颜值。

客座讲师阵容相当有料,有Waymo技术总监、nuTonomy 首席技术官和前特斯拉Autopilot主管,够你把自动驾驶界的鼻祖都摸个透了。

如何开始深度学习?麻省理工开源了一份入门级课程(MIT 6.S094中译版)

2018 MIT 6.S094 原版授课团队

课程资料

5节课程视频(含slides)+ 3节客邀讲座 + 2个训练项目 ( DeepTraffic  + DeepTesla)

如何开始深度学习?麻省理工开源了一份入门级课程(MIT 6.S094中译版)

 训练项目DeepTraffic

DeepTraffic 用游戏的方式来训练神经网络,模拟汽车在高速公路上行驶,我们可以在线编写神经网络代码,也可以训练、测试、提交模型,利用强化学习控制汽车、提高车速。

如何开始深度学习?麻省理工开源了一份入门级课程(MIT 6.S094中译版)

 训练项目DeepTesla

DeepTesla 则使用到Tesla的数据,我们可以看到卷积神经网络是怎样分解图片的,其实也就是呈现了卷积神经网络的端到端转向。

除此之外,MIT还为长期研究该主题的学者提供了课前、课中、课后相关资源作为补充。

感兴趣且有梯子的小伙伴可以查阅课程主页:

https://selfdrivingcars.mit.edu/

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