MIT 正在进行中的深度学习课程就全面描绘了当下的状态。最近一节课，Lex Fridman 老师展现了深度学习各方向的最领先状态，也回顾了过去两年间通往前沿的一步步进展。涉及自然语言处理、深度强化学习、训练和推断的加速等等。
这节课涉及的重大进展，共 12 个方面，分别是：
- BERT 和自然语言处理（NLP）
- 特斯拉 Autopilot 二代（以上）硬件：规模化神经网络
- AdaNet：可集成学习的 AutoML
- AutoAugment：用强化学习做数据增强
- 用合成数据训练深度神经网络
- 用 Polygon-RNN++ 做图像分割自动标注
- DAWNBench：寻找快速便宜的训练方法
- BigGAN：最领先的图像合成研究
- 视频到视频合成
- 语义分割
- AlphaZero 和 OpenAI Five
- 深度学习框架
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