金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
MIT硬核深度学习资源，代号6.S191，现已面向全网开放。
根据此次MIT公布的信息，此次开放的课程属于深度学习方法的入门课程。
适合应用的领域包括计算机视觉、自然语言处理，以及生物学等等。
那么上完这么门课程，你将获得什么？
首先，当然是深度学习算法的基础知识。
其次，还能获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。
除此之外，MIT官方还表示，在课程结束时将举行项目提案竞赛 （project proposal competition）。
届时将由工作人员和行业赞助商小组提供反馈。
当然，若是你有Python的基础经验，那定是具备一定优势的。
都有哪些课程？
本次的课程，一共有12讲，每2讲课程之后，还会有一个对应的“软件实验室”项目（Software Lab），对应一些开源的代码和论文。
具体课程包括：
- 第1讲：深度学习介绍
- 第2讲：深度序列模型
- 第3讲：深度计算机视觉
- 第4讲：深度生成模型
- 第5讲：深度强化学习
- 第6讲：局限性和新领域
- 第7讲：Evidential DL
- 第8讲：偏差和公平性
- 第9讲：信息提取学习
- 第10讲：驯服数据集偏差
- 第11讲：面向3D内容创造的AI
- 第12讲：AI在医疗领域的应用
除此之外，还有刚才提到的一些“项目展示”方面的内容。
教师团队
本次课程主要的2位指导老师，分别是Alexander Amini和Ava Soleimany。
Alexander Amini目前是MIT的一名博士生，师从Daniela Rus。
与此同时，他还是美国国家科学基金会(NSF)研究员，并在MIT完成了电子工程和计算机科学的理学学士和理学硕士学位，辅修数学。
Alexander Amini 研究重点是为自主系统的端到端控制（即从感知到执行）构建机器学习算法，并为这些算法制定保障措施。
Ava Soleimany是MIT的一名博士生，在此之前，在MIT完成了计算机科学和分子生物学的学士学位。
其博士研究重点是用于早期发现癌症的新型诊断工程。工作利用纳米技术、机器学习和统计学、化学生物学和生物工程的工具，创造新的诊断和治疗生物技术。
当然，根据目前官网公布的消息，具体到每节课程，还有会有不同的老师或研究员进行讲解。
除此之外，还有助教团队将与你“并肩作战”。
何时直播？如何报名？
本课程将会在美东时间每周五下午1点 （北京时间周六凌晨2点）开放内容。
报名方式也是非常简单，只需登录官方网站，通过邮箱进行注册、提交即可。
链接已经放在了下方，有需要的读者可戳。
课程地址：
—完—
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