MIT的这门自动驾驶课，学完可以自己造一辆“无人车”（汉化视频）
重磅课程译制组又！来！啦！
大数据文摘联合北邮模式识别实验室，再度出击！
这次为大家带来的是MIT 6.S094 深度学习与自动驾驶课程的
全部【汉化】视频！当然还是免费的！
请收下文摘菌的膝盖(✪ω✪)
点击视频观看课程第1讲
深度学习与自动驾驶概述（1）
时长30分钟
带有中文字幕
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这门无人车课程由麻省理工MIT开设，话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习，之后大家可以自己“造”一辆无人车（的算法?）！
课程面向机器学习初学者，但已经有大量经验的研究人员也能从课程提供的从实践出发的深度学习方法和应用中受益。
课程主讲Lex Fridman与TA团队
大数据文摘已取得课程翻译授权，将以连载的形式发布后续课程内容，请大家继续关注我们，随时给予好评?
文摘菌觉得这门课最好玩儿的地方呢，是两个要求动手的实践项目，一个叫DeepTraffic，一个叫DeepTesla。
DeepTraffic非常神奇地可以在浏览器里实现神经网络代码编写、模型训练、测试和提交。
小车正穿行在落基山脉蜿蜒曲折的模拟高速公路上，你需要控制一辆车以最高速度行驶。取决于路况，你将控制你的车加速、减速、变道。
小车正穿行在落基山脉蜿蜒曲折的盘山公路上。克里斯朵夫·李维静静地望着窗外，发现每当车子即将行驶到无路的关头，路边都会出现一块交通指示牌……山路弯弯、峰回路转，原来，不是路已到了尽头，而是该转弯了。（懂这个梗的孩子，让我看到你们?）
最终需要达到65mph的平均速度，才算是过关了。在所有提交者的排行榜上，有大神达到了73mph的平均速度。
打开这个项目的页面看一下行驶中的小车，你一定会和文摘菌一样只想说WOW这也太酷了吧！欢迎体验之后留言和文摘菌交流~
https://selfdrivingcars.mit.edu/deeptrafficjs/
DeepTesla则使用到了Tesla驾驶的数据，同样在浏览器里，你可以看到一层层的神经网络是怎样分解图片的。
虽然买不起特斯拉，但还是可以学习自动驾驶课，体验一下特斯拉驾驶室内的观感嘛！
MIT深度学习与自动驾驶课程页面（所有PPT、视频和资料汇总）：
https://selfdrivingcars.mit.edu/
大数据文摘其他重磅课程汉化视频
《牛津大学xDeepMind自然语言处理》汉化视频每周更新中，复制打开链接免费加入学习：
http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm
《斯坦福CS231n深度学习计算机视觉》课程已更新完毕，李飞飞与Andrej Karpathy（现任Tesla AI部门主管）主讲，已有6.9万+人参与学习，复制打开链接免费加入学习：
http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm
翻 译
北京邮电大学模式识别实验室
李琦 李子凡 刘冠群
刘家铭 慕宗奇 祁星群
吴灵境 肖思瑶 杨紫都 张文源
（按拼音排序）
终 校
Zach Tian 龙牧雪
项目管理
刘家铭 龙牧雪
顾 问
张闯 汪德诚
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走向Tesla的第一步
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