MIT最近放出了一套关于深度学习与自动驾驶应用的课程，主讲人Lex Fridman，MIT的一名博士后，主要半自动驾驶、场景感知、运动控制和规划等方向。
这门课程介绍了深度学习相关知识，以自动驾驶为载体，详细介绍了深度学习技术在自动驾驶中的应用。非常适合初学者学习，课程主要面向那些刚接触机器学习、自动驾驶、深度学习的人，但同时也适用于深度学习、自动驾驶领域的高级研究人员，帮助学习者够深入了解深入学习方法及其在自动驾驶中的应用。
课程介绍：
共包含五次课程。
Lecture 1: Introduction to Deep Learning and Self-Driving Cars
介绍深度学习的基础知识，自动驾驶的相关知识，以及深度学习在自动驾驶领域的一些应用。
Lecture 2: Deep Reinforcement Learning for Motion Planning
介绍深度强化学习的基本概念、知识，以及在路径规划、自动驾驶等方面的应用。
Lecture 3: Convolutional Neural Networks for End-to-End Learning of the Driving Task
介绍卷积神经网络的原理，以及其在图像、语音、自动驾驶等领域的应用，最后介绍了Nvidia提出的端到端的自动驾驶系统。
Lecture 4: Recurrent Neural Networks for Steering through Time
主要介绍循环神经网络RNN的基本原理，以及RNN在自动驾驶相关的应用。
Lecture 5: Deep Learning for Human-Centered Semi-Autonomous Vehicles
介绍深度学习在基于人的半监督自动驾驶相关的技术，通过识别人的相关情况来实现和优化半自动驾驶。
完整视频下载地址：
链接: https://pan.baidu.com/s/1nvSMaHr
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