课程介绍
MIT 6.S094 是麻省理工学院深度学习和自动驾驶课程，介绍了深度学习的相关知识，以及深度学习在自动驾驶领域的实践和应用。
领衔授课人是Lex Fridman，麻省理工学院研究员，致力于研究以人为中心的人工智能，主要研究深度学习在半自动驾驶环境下的应用，比如感知驾驶员状态、感知场景、运动控制和规划等等。
MIT 6.S094 是入门自动驾驶必修课。课程主要面向机器学习初学者，也同样适用于深度学习、自动驾驶领域的高级研究人员，能够帮助学习者了解深度学习在自动驾驶中的应用。
对于刚刚接触自动驾驶、机器学习、深度学习的新人来说，这门课是非常友好的入门学习材料，全课只有5节1小时课程+3节客邀讲座，总长度不超过9小时。
课程主题
课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。
- Introduction to Deep Learning and Self-Driving Cars（深度学习与自动驾驶简介）
- Deep Learning（深度学习）
- Deep Reinforcement Learning（深度强化学习）
- Computer Vision（计算机视觉）
- Deep Learning for Human Sensing（深度学习与类人环境感知）
- Deep Reinforcement Learning for Motion Planning（面向运动规划的深度强化学习）
- Convolutional Neural Networks for End-to-End Learning of the full driving tasks（用于全驾驶任务端到端学习的卷积神经网络）
- Recurrent Neural Networks for Steering Through Time（循环神经网络与时序驾驶操纵）
- Deep Learning for Human-Centered Semi-Autonomous Vehicles（以人为中心的半自主驾驶深度学习）
- Intro to Machine Learning（机器学习简介）
课程资料 | 下载
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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：
- 📚 课件
- 📚 Notes笔记
- 📚 作业
课程视频 | B站
ShowMeAI 将视频上传至B站，并增加了中英双语字幕，以提供更加友好的学习体验。点击页面视频，可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦！
本门课程，ShowMeAI 将部分章节进行了切分，按照主题形成更短小的视频片段，便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里：
| 第1讲 | 深度学习与自动驾驶简介 |
| 第2讲 | 深度学习 |
| 第3讲 | 深度强化学习 |
| 第4讲 | 计算机视觉 |
| 第5讲 | 深度学习与类人环境感知 |
| 第6讲 | 面向运动规划的深度强化学习 |
| 第7讲 | 用于全驾驶任务端到端学习的卷积神经网络 |
| 第8讲 | 循环神经网络与时序驾驶操纵 |
| 第9讲 | 以人为中心的半自主驾驶深度学习 |
| 第10讲 | 机器学习简介 |
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