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Deep Learning (MIT)

(14 Lectures Available)

S# Lecture Course Institute Instructor Discipline
1
  • Basics: Introduction and Overview (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
2
  • Computer Vision (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
3
  • Convolutional Neural Networks for End-to-End Learning of the Driving Task (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
4
  • Deep Learning (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
5
  • Deep Learning for Human Sensing (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
6
  • Deep Learning for Human-Centered Semi-Autonomous Vehicles (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
7
  • Deep Reinforcement Learning (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
8
  • Deep Reinforcement Learning for Motion Planning (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
9
  • Introduction to Human-Centered Artificial Intelligence (AI) (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
10
  • Recurrent Neural Networks for Steering Through Time (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
11
  • State of the Art (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
12
  •  Intro to Machine Learning (in 360/VR) (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
13
  •  Introduction to Deep Learning and Self-Driving Cars (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences
14
  •  Introduction to Deep Reinforcement Learning (Deep RL) (MIT)
Deep Learning (MIT) MIT Lex Fridman Applied Sciences

Basic and Health Sciences

Applied Sciences

Social Sciences