mit deep learning
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Este repositorio es una colección de tutoriales para los cursos de Deep Learning del MIT. Se agregan más a medida que avanzan los cursos.
Este tutorial acompaña la conferencia sobre Conceptos básicos del aprendizaje profundo. Presenta varios conceptos de aprendizaje profundo, demuestra los dos primeros (redes neuronales convolucionales y de retroalimentación) y proporciona sugerencias para tutoriales sobre los demás. Este es un buen lugar para empezar.
Enlaces: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ] [ Publicación de blog ] [ Vídeo de la conferencia ]
Este tutorial demuestra la segmentación semántica con un modelo de última generación (DeepLab) en un vídeo de muestra del conjunto de datos de segmentación de escenas de conducción del MIT.
Enlaces: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ]
Este tutorial explora las redes generativas adversarias (GAN) comenzando con BigGAN, la GAN condicional de última generación.
Enlaces: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ]
DeepTraffic es una competencia de aprendizaje por refuerzo profundo. El objetivo es crear una red neuronal que conduzca un vehículo (o varios vehículos) lo más rápido posible a través del denso tráfico de la carretera.
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