教授何恺明在MIT的第二门课——《深度生成模型》，讲座PPT陆续已出

AIGC动态1个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

何恺明，残差网络（ResNet）的发明者，自今年2月起在麻省理工学院（MIT）担任副教授，并已开始教授《深度生成模型》（6.S978: Deep Generative Models）课程。该课程自9月初开课，由何恺明主讲，MIT CSAIL计算设计与制造团队的四年级博士生Minghao Guo担任助教。课程面向研究生，特别是那些正在进行或计划进行深度生成模型研究的学生，内容涵盖深度生成模型的概念、原理和应用，特别关注计算机视觉和相关领域如机器人技术、生物学、材料科学等。

课程的核心主题包括变分自编码器、自回归模型、生成对抗网络、扩散模型及其应用，旨在介绍这些模型的基础框架和最新研究进展。课程形式多样，包括讲师讲座、客座讲座和学生研讨会，要求学生参加所有讲座和研讨会、完成习题集、发表一篇论文、完成最终项目和项目演示。课程共15周，每周两节课，目前已进行到第10周，主题包括深度生成模型简介、建模图像先验、变分自编码器、归一化流、自回归模型、AR和分词器、AR和扩散、生成对抗网络、扩散领域的GAN、基于能量的模型、分数匹配和扩散模型、扩散模型、去噪后的扩散、离散扩散、流匹配等。前5期讲座的PPT已公开，接下来的主题将涉及视频、3D、几何、机器人、材料科学、蛋白质和生物学等领域的应用，以及OpenAI战略探索团队负责人宋飏的讲座《一致性模型》。