mit deep learning

MIT Deep Learning

Dieses Repository ist eine Sammlung von Tutorials für MIT Deep Learning-Kurse. Im Verlauf der Kurse werden weitere hinzugefügt.

Tutorial: Deep-Learning-Grundlagen

Dieses Tutorial begleitet die Vorlesung zu Deep-Learning-Grundlagen. Es stellt mehrere Konzepte des Deep Learning vor, demonstriert die ersten beiden (Feed-Forward und Convolutional Neural Networks) und bietet Hinweise auf Tutorials zu den anderen. Dies ist ein guter Anfang.

Links: [Jupyter Notebook] [Google Colab] [Blogbeitrag] [Vorlesungsvideo]

Tutorial: Fahrszenensegmentierung

Dieses Tutorial demonstriert die semantische Segmentierung mit einem hochmodernen Modell (DeepLab) anhand eines Beispielvideos aus dem MIT Driving Scene Segmentation Dataset.

Links: [Jupyter Notebook] [Google Colab]

Tutorial: Generative Adversarial Networks (GANs)

In diesem Tutorial werden generative kontradiktorische Netzwerke (GANs) untersucht, beginnend mit BigGAN, dem hochmodernen bedingten GAN.

Links: [Jupyter Notebook] [Google Colab]

DeepTraffic Deep Reinforcement Learning-Wettbewerb

DeepTraffic ist ein tiefgreifender Lernwettbewerb. Ziel ist es, ein neuronales Netzwerk zu schaffen, das ein Fahrzeug (oder mehrere Fahrzeuge) so schnell wie möglich durch dichten Autobahnverkehr fährt.

Links: [ GitHub ] [ Website ] [ Paper ]

Team

• Lex Fridman
• Li Ding
• Jack Terwilliger
• Michael Glaser
• Alexander Patsekin
• Aishni Parab
• Dina AlAdawy
• Henri Schmidt