Max Home IndustryМассачусетский технологический институт сделал интенсивный краткий курс по практике глубокого обучения, доступным для всех — как лично в кампусе, так и в Интернете. У него даже есть футболка, но поспешите забрать ее, так как предложение заканчивается через три дня.
Под названием MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars это короткий IAP (курс, который ведет Лекс Фридман с приглашенными докладчиками, предназначен как введение в практику глубокого обучения через прикладную тему создания беспилотного вождения. автомобиль. Хотя в рекламном ролике говорится, что это для новичков и тех, кто плохо знаком с машинным обучением, люди, которые сделали это, считают, что это средний уровень.
Это короткий курс, который проводится в месячный перерыв между осенним и весенним семестрами и называется курсом IAP (Independent Activity Period). Он стартовал в понедельник 8 января и состоит из лекций продолжительностью 60-90 минут в быстрой последовательности до 19 января.
Это видео — первая лекция, которая показывает, чего ожидать от курса.
К настоящему времени состоялись следующие лекции и беседы:
Другой материал курса включает соревнования, в которых студенты соревнуются друг с другом. Пока что доступен Deep Traffic, цель которого — создать нейронную сеть для максимально быстрого управления транспортным средством (или несколькими транспортными средствами) через плотный дорожный поток, а также SegFuse — соревнование по сегментации семантической видеосцены, цель которого — найти лучший способ использовать временную информацию, чтобы улучшить восприятие сцен вождения.
Ранее мы сообщали о годовой оплате Udacity, оплачиваемой Self-Driving Car Engineer Nanodegree. Один очевидный вопрос об этом бесплатном курсе — как он сравнивается, и в ответ на этот один комментатор сказал:
DeepTesla из курса MIT соответствует проекту Udacity Behavioral Cloning из NVidia (Davenet-2), а MIT расширяет его, комбинируя трехмерные свертки с RNN для более точных оценок угла поворота; SegFuse Массачусетского технологического института соответствует семантической сегментации с FCN Беркли в Udacity; Глубокое обучение с подкреплением для планирования пути и предотвращения столкновений является уникальным в Массачусетском технологическом институте, Udacity фокусируется на камере / лидаре / радаре в качестве основных датчиков, тогда как в Массачусетском технологическом институте упоминаются ультразвуковые датчики для определения состояния дороги; MIT однозначно учит, как определять состояние водителя по определению черт лица; Udacity добавляет классическое компьютерное зрение с HOG + SVM, отслеживание объектов с помощью расширенных / нецентрированных фильтров Калмана, управление с помощью контроллеров PID и MPC, планирование пути с использованием полиномиальных приближений пути. Оба они упоминают некоторые продвинутые алгоритмы обнаружения объектов, такие как R-CNN или SSD.
TL; DR: После того, как вы закончите Udacity, MIT предложит вам больше замечательных тем, которые вы сразу поймете (за исключением глубокого обучения с подкреплением, где вам нужно самостоятельно пройти некоторые курсы для выпускников).
Альтернативная точка зрения состоит в том, чтобы рассмотреть этот бесплатный курс как пример того, что вы можете узнать либо от Udacity Nanodegree, либо от других платных курсов по глубокому обучению и / или разработке самоуправляемых автомобилей, которые в настоящее время являются актуальными темами.
На футболке для курса напечатан логотип курса, и она доступна в различных стилях для мужчин и женщин в широком диапазоне размеров. Но распродажи заканчиваются в 04:00 UTC в понедельник, 22 января.
Класс также приглашает участников присоединиться к каналу Slack для курсов по глубокому обучению Массачусетского технологического института, на котором зарегистрировано более 3450 пользователей. Если вы не студент Массачусетского технологического института, вы можете запросить приглашение присоединиться здесь.