mit-deep-learning README

The project's README from github.com/lexfridman/mit-deep-learning. As one markdown file: README.md.

MIT Deep Learning

This repository is a collection of tutorials for MIT Deep Learning courses. More added as courses progress.

Tutorial: Deep Learning Basics

This tutorial accompanies the lecture on Deep Learning Basics. It presents several concepts in deep learning, demonstrating the first two (feed forward and convolutional neural networks) and providing pointers to tutorials on the others. This is a good place to start.

Links: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ] [ Blog Post ] [ Lecture Video ]

Tutorial: Driving Scene Segmentation

This tutorial demostrates semantic segmentation with a state-of-the-art model (DeepLab) on a sample video from the MIT Driving Scene Segmentation Dataset.

Links: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ]

Tutorial: Generative Adversarial Networks (GANs)

This tutorial explores generative adversarial networks (GANs) starting with BigGAN, the state-of-the-art conditional GAN.

Links: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ]

DeepTraffic Deep Reinforcement Learning Competition

DeepTraffic is a deep reinforcement learning competition. The goal is to create a neural network that drives a vehicle (or multiple vehicles) as fast as possible through dense highway traffic.

Links: [ GitHub ] [ Website ] [ Paper ]

Team

mit-deep-learning (lexfridman/mit-deep-learning)

Searching Database…

10.5K ·GitHub
Mit-deep-learning
Что это?Этот репозиторий собирает туториалы, задания и соревнования из курсов MIT, связанных с глубоким обучением: семантическая сегментация, генеративно-состязательные сети и обучение с подкреплением для беспилотных автомобилей.
Это один цельный курс или набор отдельных туториалов и соревнований?Он объединяет три независимые части: туториал по семантической сегментации с использованием DeepLab, туториал по GAN на основе BigGAN и соревнование DeepTraffic по глубокому обучению с подкреплением.
Как запустить туториалы?Каждый туториал даёт ссылку на готовый Jupyter Notebook, а также его версию для Google Colab, так что запускать их можно прямо в браузере без какой-либо локальной настройки.
Нужен ли локально установленный TensorFlow, чтобы попробовать туториалы?Не обязательно: ноутбуки используют модели на базе TensorFlow, вроде DeepLab и BigGAN, но связанные версии для Google Colab позволяют запустить их в облаке без установки чего-либо.
Что такое DeepTraffic?DeepTraffic — это соревнование по глубокому обучению с подкреплением, где вы проектируете нейросеть, чтобы вести одну или несколько машин как можно быстрее сквозь плотный трафик на шоссе.
Что показывает туториал по сегментации?Он демонстрирует семантическую сегментацию с использованием передовой модели DeepLab на примере видео из датасета MIT Driving Scene Segmentation.
Что охватывает туториал по GAN?Он исследует генеративно-состязательные сети, отталкиваясь от BigGAN — передовой архитектуры условных GAN.
Есть ли научная работа, стоящая за соревнованием DeepTraffic?Да, DeepTraffic ссылается на собственный GitHub-репозиторий, сайт и опубликованную статью.
What are similar projects?DeepLearning, AirSim, d2l-en, ailearning, reinforcement-learning, TensorFlow-Examples, awesome-tensorflow, AI-For-Beginners
Which topics is it in?autonomous-vehicles, generative-adversarial-network, deep-reinforcement-learning, deeplearning, segmentation, neural-networks, tensorflow, reinforcement-learning, course, jupyter notebook, academic-research, data-science
Creator
lexfridman
Size
63.9 MB
Stars
10.5K
Updated
CommitFeb 17
Age
9y
Commits · 90 Days