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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

DDD
发布： 2024-11-11 12:27:10
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又有机会跟着大神学习了！

今年 2 月起，何恺明已经开始了自己在 MIT 的副教授职业生涯，并在 3 月 7 日走上讲台完成了「人生中教的第一堂课」。
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
近日，我们发现了何恺明的第二门课程《深度生成模型》（6.S978: Deep Generative Models），已经于 9 月初开始了授课。
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在何恺明担任讲师之外，MIT CSAIL 计算设计与制造团队（Computational Design & Fabrication Group）的四年级博士生 Minghao Guo 担任助教。
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这门课程被热心网友推荐给准备教授计算机视觉与深度学习的人作为参考。
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网友感慨何恺明是残差网络（ResNet）的发明者，非常厉害。不过能具备这门课程先修知识的人应该很少。看来，课程的难度较高，需要较为扎实的学习背景。
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课程概览

据介绍，这是一门研讨会课程，目标受众是正在进行（或计划进行）深度生成模型研究的研究生（graduate）。

课程介绍了深度生成模型的概念、原理和应用，主要涵盖了计算机视觉（如图像、视频、几何）和相关领域（如机器人技术、生物学、材料科学等）中的场景。课程侧重于不同问题和学科之间共享的通用范式和方法。

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，覆盖了基础框架和最新研究前沿。

课程分为讲师讲座、客座讲座和学生研讨会。学生研讨会包括了论文阅读、演示和讨论。当然了，课程对学生的要求非常高，包括如下：

  • 参加所有讲座和研讨会

  • 每两周完成一次习题集

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  • 在研讨会上发表一篇论文：20 分钟演示 + 10 分钟讨论和 QA

  • 完成最终项目和项目演示

  • ……

课程共分为 15 周完成，除了第 1 周和最后一周，每周各有两节课（分别为阅读课和讲座）。目前，课程已经进行到了第 10 周，主题分别如下：

  • Week 1：深度生成模型简介

  • Week 2：建模图像先验、变分自编码器（VAE）

  • Week 3：归一化流、自回归（AR）模型

  • Week 4：自回归（AR）模型、AR 和分词器（tokenizer）

  • Week 5：AR 和扩散、生成对抗网络（GAN）

  • Week 6：扩散领域的 GAN

  • Week 7：基于能量的模型、分数匹配和扩散模型

  • Week 8：扩散模型、去噪后的扩散

  • Week 9：离散扩散、流匹配 1

  • Week 10：流匹配 2、CMU 助理教授朱俊彦讲座《确保生成模型的数据所有权》（Ensuring Data Ownership in Generative Models）

其中前 5 期讲座的 PPT 已经放出来了。
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                                  地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec1_intro.pdf
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                                地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec2_vae.pdf
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                                    地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec3_ar.pdf
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                                   地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec4_gan.pdf
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                                    地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec5_diffusion.pdf

更详细的课程计划参考下图，接下来的主题将包括：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。此外还有 OpenAI 战略探索团队负责人宋飏的讲座《一致性模型》（Consistency Models）。
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
课程地址：https://mit-6s978.github.io/

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来源：机器之心网
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