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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)

本文作者:AI研习社-译站 2018-04-13 15:30
导语:MIT的颜值担当在这,我哪儿也不去

2018 MIT 6.S094 官方授权翻译的中文字幕版,终于来了 !

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)

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」。雷锋字幕组 获MIT官方授权翻译,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。

课程链接:http://www.mooc.ai/course/483 

每周五更新,预计持续 8 周

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 中文字幕版 Lecture1 深度学习

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 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。

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 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

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)


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。

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)

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/ 

关于课后

为了方便大家交流,课程页面还有讨论区,目前支持大家提问/回答,以及发布文章,可以插入图片、视频、超链接、代码块、公式编辑器,欢迎大家在社区中进行更多形式的交流。请大家在学习过程中多做学习笔记,不仅仅是记录课堂知识,更是结合自己的思考和理解,这样可以理解更加透彻,更利于知识内化。

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2018 MIT 6.S094 中文译版课程页

课程推荐

按照惯例,我们也邀请到参与MIT6.S094译制的雷锋译者们,来说说他们对这门课的走心评价。

课程较系统地讲解了自动驾驶方面的知识,对于新手全面了解这方面的信息非常有用。2018的最新课程,邀请了来自Waymo等公司的大佬现身说法,介绍了这一领域的最新动态,和实际遇到的问题,并且附带的作业有很强的实践性。

@程炜

总的来说,这门课属于“论文综述”性的课程 ,你可以了解到MIT在无人车领域的最新进展。

@周昱

MIT 自动驾驶课程是对自动驾驶好奇的童鞋入门必选。导师富有才华,在自动驾驶领域钻研多年。导师语速不疾不徐,适合大部分童鞋听课。当然对于思维敏锐力求在最短时间内学到最多知识的童鞋,建议 2 倍速观看。

@余杭

实践性比较强的一门课程,结合例子便于理解一些概念。自动驾驶是一项具有挑战性的工程,如何让机器像人一样去观察周围环境,进行数据处理,保证驾驶的准确度和灵敏度都需要认真思考解决。

@廖颖

我觉得课程会讲到很多新的技术,老师也会分析领域上的发展趋势。实例也比较多,第一节课提到了一个DeepTraffic小游戏课程项目,后面应该也会展开,感觉很有意思。PS:老师长得老师长的像越狱里的Michael。

@刘宁

主讲老师,如Waymo的Sacha老师,妥妥的产业界大牛,讲课基本上是按照个人实际经验来的,一些关于Waymo研发过程的展示很有意思。总体来说,课程很适合想了解自动驾驶以及想深入自动驾驶领域的同学。

@王飞

课程内容挺好的,我翻译的那部分是Lex请Aurora的大神Sterling Anderson讲的,从他在MIT的项目讲到Tesla autopilot的研发和Aurora的创立,对关注自动驾驶技术的小伙伴非常有帮助。

@李诚

我觉得老师有一点说的很好,就是在短期内无法达到高度的自主化驾驶的情况下,最应该做的是解决人机交互的问题。也就是说当机器无法做出正确判断的时候,及时发出预警让人类接管。这个思路和大多数无人驾驶公司的宣传思路完全相反,但我觉得很务实,除了自动驾驶,在医疗等看重安全性的领域都很有借鉴的意义。

@李石羽

翻译团队

雷锋字幕组是由一群AI爱好者组成的志愿翻译团队,团队成员有算法工程师、程序员、大数据专家、产品经理、IT咨询人及在校师生。

志愿者来自谷歌、阿里、腾讯、网易、美团、平安科技、IBM、Adobe等国内外知名企业及清华、北大、复旦、中大、中科院等知名院校。

目前,我们正在翻译的课程还有麻省理工 MIT6.S099 通用人工智能课程 、斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理课程等等,希望和我们一起翻译学习进步,欢迎添加微信leiphonefansub,备注“雷锋字幕组+姓名”,加入我们!

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