6.S191
Introduction to Deep Learning
共 10 份讲义。
| 讲义 | 日期 | 来源 | 资源 |
|---|---|---|---|
| MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning | 2025年春季 | Alexander Amini (MIT) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| MIT 6.S191 Lecture 2: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention | 2025年春季 | Alexander Amini (MIT) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks | 2025年春季 | Alexander Amini (MIT) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| Deep Generative Modeling | 2025年春季 | Alexander Amini (MIT) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| MIT 6.S191 Lecture 5: Deep Reinforcement Learning | 2025年春季 | Alexander Amini (MIT) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| MIT 6.S191 Lecture 6: Language Models and New Frontiers | 2025年春季 | Alexander Amini (MIT) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| MIT 6.S191 Lecture 7: Large Language Models | 2025年春季 | Google (Guest Lecture) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| MIT 6.S191 Lecture 8: Large Language Models — Post-Training | 2025年春季 | Liquid AI (Guest Lecture) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| AI 的希波克拉底誓言：你的 AI，你的责任 | 2025年春季 | Comet ML (Guest Lecture) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |
| AI for Biology：生成式 AI 驱动的蛋白质设计 | 2025年春季 | Microsoft / Ava Amini (Guest Lecture) | 阅读 · LaTeX · 备用 PDF |