课程讲解自动驾驶涉及的深度学习基本知识，包括深度强化学习、卷积神经网络和循环神经网络，并通过实战项目深入理解深度学习的理论，掌握实践技能。

/13-104-MIT6.S094 深度学习与自动驾驶/
│├─1-无人驾驶入门
│├─2-深度学习算法
│├─3-实践应用
│├─课件@ShowMeAI

1-无人驾驶入门/
│├─第1章 深度学习与无人车导论
│第1章 深度学习与无人车导论/
││├─深度学习与无人车导论.mp4 584.7MB
││├─深度学习与无人车导论2.mp4 657.6MB
││├─深度学习与无人车导论3.mp4 476.2MB
2-深度学习算法/
│├─第2章 深度强化学习-运动规划
│├─第3章 卷积神经网络：用于自动驾驶任务端到端学习
│├─第4章 循环神经网络：用于掌握时间
│第2章 深度强化学习-运动规划/
││├─深度强化学习-运动规划.mp4 597.5MB
││├─深度强化学习-运动规划2.mp4 512.7MB
││├─深度强化学习-运动规划3.mp4 523.4MB
│第3章 卷积神经网络：用于自动驾驶任务端到端学习/
││├─卷积神经网络：用于自动驾驶任务端到端学习.mp4 431MB
││├─卷积神经网络：用于自动驾驶任务端到端学习2.mp4 563.2MB
││├─卷积神经网络：用于自动驾驶任务端到端学习3.mp4 591MB
│第4章 循环神经网络：用于掌握时间/
││├─循环神经网络：用于掌握时间2.mp4 568.2MB
││├─循环神经网络：用于掌握时间3.mp4 241.7MB
││├─循环神经网络：用于掌握时间.mp4 489.7MB
3-实践应用/
│├─第5章 以人为本的半自动驾驶车辆
│第5章 以人为本的半自动驾驶车辆/
││├─以人为本的半自动驾驶车辆.mp4 263.6MB
课件@ShowMeAI/
│├─MIT PPT
│├─notes
│├─作业
│├─课件
│MIT PPT/
││├─MIT PPT
││MIT PPT/
│││├─lecture1.pdf 8.1MB
│││├─lecture2.pdf 5.3MB
│││├─lecture3.pdf 7.9MB
│││├─lecture4.pdf 5.2MB
│││├─lecture5.pdf 5.1MB
│notes/
││├─6.S094 Lecture 1 Notes.ipynb 14.1KB
││├─6.S094 Lecture 1 Notes.md 10.7KB
││├─6.S094 Lecture 2 Notes.ipynb 13.4KB
││├─6.S094 Lecture 2 Notes.md 10.5KB
││├─6.S094 Lecture 3 Notes.ipynb 15.2KB
││├─6.S094 Lecture 3 Notes.md 12.4KB
││├─6.S094 Lecture 4 Notes.ipynb 12.8KB
││├─6.S094 Lecture 4 Notes.md 10.3KB
││├─6.S094 Lecture 5 Notes.ipynb 11KB
││├─6.S094 Lecture 5 Notes.md 8.4KB
│作业/
││├─DeepTeslaAssign
││├─DeepTraffic
││├─deepcars
││├─deeptesla
││DeepTeslaAssign/
│││├─DeepTesla.js 660byte
││DeepTraffic/
│││├─README.md 43byte
│││├─Result1.png 40.7KB
│││├─net.js 41KB
││deepcars/
│││├─5_tensorflow_traffic_light_classification.ipynb 61.6KB
││deeptesla/
│││├─README.md 278byte
│││├─common_local.py 9.3KB
│││├─data_ordered.py 2.9KB
│││├─data_shuffled.py 2KB
│││├─epochs
│││├─images
│││├─local_common.py 10.9KB
│││├─model.py 2.4KB
│││├─models
│││├─params.py 658byte
│││├─preprocess.py 660byte
│││├─run.py 1.5KB
│││├─train.py 2.2KB
│││├─visualize.py 8.2KB
│课件/
││├─lecture1.pdf 8.2MB
││├─lecture2.pdf 6.7MB
││├─lecture3.pdf 7MB
││├─lecture4.pdf 7.3MB