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MIT 6.S191 (2019): Convolutional Neural Networks
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Classroom Contents
Introduction to Deep Learning
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- 1 MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191
- 2 MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention
- 3 MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks
- 4 MIT 6.S191: Deep Generative Modeling
- 5 MIT 6.S191: Reinforcement Learning
- 6 MIT 6.S191: Language Models and New Frontiers
- 7 MIT 6.S191: (Google) Generative AI for Media
- 8 MIT 6.S191: Building AI Models in the Wild
- 9 MIT Introduction to Deep Learning (2023) | 6.S191
- 10 MIT 6.S191 (2023): Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention
- 11 MIT 6.S191 (2023): Convolutional Neural Networks
- 12 MIT 6.S191 (2023): Deep Generative Modeling
- 13 MIT 6.S191 (2023): Robust and Trustworthy Deep Learning
- 14 MIT 6.S191 (2023): Reinforcement Learning
- 15 MIT 6.S191 (2023): Deep Learning New Frontiers
- 16 MIT 6.S191 (2023): Text-to-Image Generation
- 17 MIT 6.S191 (2023): The Modern Era of Statistics
- 18 MIT 6.S191 (2023): The Future of Robot Learning
- 19 MIT Introduction to Deep Learning (2022) | 6.S191
- 20 MIT 6.S191 (2022): Recurrent Neural Networks and Transformers
- 21 MIT 6.S191 (2022): Convolutional Neural Networks
- 22 MIT 6.S191 (2022): Deep Generative Modeling
- 23 MIT 6.S191 (2022): Reinforcement Learning
- 24 MIT 6.S191 (2022): Deep Learning New Frontiers
- 25 MIT 6.S191: LiDAR for Autonomous Driving
- 26 MIT 6.S191: Automatic Speech Recognition
- 27 MIT 6.S191: AI for Science
- 28 MIT 6.S191: Uncertainty in Deep Learning
- 29 MIT 6.S191 (2021): Introduction to Deep Learning
- 30 MIT 6.S191 (2021): Recurrent Neural Networks
- 31 MIT 6.S191 (2021): Convolutional Neural Networks
- 32 MIT 6.S191 (2021): Deep Generative Modeling
- 33 MIT 6.S191 (2021): Reinforcement Learning
- 34 MIT 6.S191 (2021): Deep Learning New Frontiers
- 35 MIT 6.S191: Evidential Deep Learning and Uncertainty
- 36 MIT 6.S191: AI Bias and Fairness
- 37 MIT 6.S191: Deep CPCFG for Information Extraction
- 38 MIT 6.S191: Taming Dataset Bias via Domain Adaptation
- 39 MIT 6.S191: Towards AI for 3D Content Creation
- 40 MIT 6.S191: AI in Healthcare
- 41 MIT 6.S191 (2020): Introduction to Deep Learning
- 42 MIT 6.S191 (2020): Recurrent Neural Networks
- 43 MIT 6.S191 (2020): Convolutional Neural Networks
- 44 MIT 6.S191 (2020): Deep Generative Modeling
- 45 MIT 6.S191 (2020): Reinforcement Learning
- 46 MIT 6.S191 (2020): Deep Learning New Frontiers
- 47 MIT 6.S191 (2020): Neurosymbolic AI
- 48 MIT 6.S191 (2020): Generalizable Autonomy for Robot Manipulation
- 49 MIT 6.S191 (2020): Neural Rendering
- 50 MIT 6.S191 (2020): Machine Learning for Scent
- 51 Barack Obama: Intro to Deep Learning | MIT 6.S191
- 52 MIT 6.S191 (2019): Introduction to Deep Learning
- 53 MIT 6.S191 (2019): Recurrent Neural Networks
- 54 MIT 6.S191 (2019): Convolutional Neural Networks
- 55 MIT 6.S191 (2019): Deep Generative Modeling
- 56 MIT 6.S191 (2019): Deep Reinforcement Learning
- 57 MIT 6.S191 (2019): Deep Learning Limitations and New Frontiers
- 58 MIT 6.S191 (2019): Visualization for Machine Learning (Google Brain)
- 59 MIT 6.S191 (2019): Biologically Inspired Neural Networks (IBM)
- 60 MIT 6.S191 (2019): Image Domain Transfer (NVIDIA)
- 61 MIT 6.S191 (2018): Introduction to Deep Learning
- 62 MIT 6.S191 (2018): Sequence Modeling with Neural Networks
- 63 MIT 6.S191 (2018): Convolutional Neural Networks
- 64 MIT 6.S191 (2018): Deep Generative Modeling
- 65 MIT 6.S191 (2018): Deep Reinforcement Learning
- 66 MIT 6.S191 (2018): Deep Learning Limitations and New Frontiers
- 67 MIT 6.S191 (2018): Issues in Image Classification
- 68 MIT 6.S191 (2018): Faster ML Development with TensorFlow
- 69 MIT 6.S191 (2018): Deep Learning - A Personal Perspective
- 70 MIT 6.S191 (2018): Beyond Deep Learning: Learning+Reasoning
- 71 MIT 6.S191 (2018): Computer Vision Meets Social Networks
