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MIT [Course: ] Introduction to Deep Learning – 6.S191 [2023 Edition]
- mdp2021 4y agoThe whole channel of Alexander Amini (Postdoctoral Associate at the MIT) contains notable material: > MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191 • MIT 6.S191: Uncertainty in Deep Learning • MIT 6.S191: AI for Science • MIT 6.S191: Automatic Speech Recognition • MIT 6.S191: LiDAR for Autonomous Driving • MIT 6.S191 (2022): Deep Learning New Frontiers • MIT 6.S191 (2022): Reinforcement Learning • MIT 6.S191 (2022): Deep Generative Modeling • MIT 6.S191 (2022): Convolutional Neural Networks • MIT 6.S191 (2022): Recurrent Neural Networks and Transformers • MIT Introduction to Deep Learning (2022) | 6.S191 • LiDAR-Based End-to-End Navigation | ICRA 2021 • MIT 6.S191: AI in Healthcare • MIT 6.S191: Towards AI for 3D Content Creation • MIT 6.S191: Taming Dataset Bias via Domain Adaptation • MIT 6.S191: Deep CPCFG for Information Extraction • MIT 6.S191: AI Bias and Fairness • Co-Learning of Task and Sensor Placement for Soft Robotics (Teaser) • MIT 6.S191: Evidential Deep Learning and Uncertainty • MIT 6.S191 (2021): Deep Learning New Frontiers • MIT 6.S191 (2021): Reinforcement Learning • MIT 6.S191 (2021): Deep Generative Modeling • MIT 6.S191 (2021): Convolutional Neural Networks • MIT 6.S191 (2021): Recurrent Neural Networks • MIT 6.S191 (2021): Introduction to Deep Learning • MIT Deep Learning 6.S191 Teaser • Learning Autonomous Driving in Simulation • Learning Robust Control Policies for End-to-End Driving in Simulation | RA-L/ICRA 2020 • MIT 6.S191 (2020): Machine Learning for Scent • MIT 6.S191 (2020): Neural Rendering • MIT 6.S191 (2020): Generalizable Autonomy for Robot Manipulation • MIT 6.S191 (2020): Neurosymbolic AI • MIT 6.S191 (2020): Deep Learning New Frontiers • MIT Autonomous Vehicle: Learning Robust Sim-to-Real Control Policies • MIT 6.S191 (2020): Reinforcement Learning • MIT 6.S191 (2020): Deep Generative Modeling • MIT 6.S191 (2020): Convolutional Neural Networks • MIT 6.S191 (2020): Recurrent Neural Networks • Barack Obama: Intro to Deep Learning | MIT 6.S191 • MIT 6.S191 (2020): Introduction to Deep Learning • MIT 6.S191 (2019): Visualization for Machine Learning (Google Brain) • MIT 6.S191 (2019): Image Domain Transfer (NVIDIA) • MIT 6.S191 (2019): Biologically Inspired Neural Networks (IBM) • MIT 6.S191 (2019): Deep Learning Limitations and New Frontiers • MIT 6.S191 (2019): Deep Reinforcement Learning • MIT 6.S191 (2019): Deep Generative Modeling • MIT 6.S191 (2019): Convolutional Neural Networks • MIT 6.S191 (2019): Recurrent Neural Networks • MIT 6.S191 (2019): Introduction to Deep Learning • Variational End-to-End Navigation and Localization • GTC 2018: Learning Steering for Parallel Autonomy. Alexander Amini • MIT 6.S191 (2018): Computer Vision Meets Social Networks • MIT 6.S191 (2018): Sequence Modeling with Neural Networks • MIT 6.S191 (2018): Deep Learning - A Personal Perspective • MIT 6.S191 (2018): Beyond Deep Learning: Learning+Reasoning • MIT 6.S191 (2018): Faster ML Development with TensorFlow • MIT 6.S191 (2018): Issues in Image Classification • MIT 6.S191 (2018): Deep Learning Limitations and New Frontiers • MIT 6.S191 (2018): Deep Reinforcement Learning • MIT 6.S191 (2018): Deep Generative Modeling • MIT 6.S191 (2018): Convolutional Neural Networks • MIT 6.S191 (2018): Introduction to Deep Learning