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

如果您深陷于人工智能和机器学习的世界中，麻省理工学院何恺明教授最近开设的《深度生成模型》课程将是一座珍贵的高级知识宝库。作为残差网络（ResNet）的发明者，何教授的专业知识无与伦比，使得这门课程对于那些希望深入研究该主题的人来说格外突出。该课程专为积极从事或计划研究深度生成模型的研究生设计，涵盖从计算机视觉到机器人和生物学等广泛应用领域。值得注意的是，该课程要求高度参与，包括参加讲座和研讨会、每两周的问题集、论文展示以及最终项目。对于无法亲临现场的人来说，前五周的讲座幻灯片已经在网上提供，让您一窥所教授的尖端内容。这门课程尤为重要，因为它采用了全面的教学方法，并邀请了OpenAI的杨松等行业专家参与，将讨论一致性模型。如果您真心希望提升在生成模型领域的知识，这门课程将是一份宝贵的资源，值得您投入时间。- 何恺明在MIT的第二门课《深度生成模型》已经开始授课。 - 课程对学历和知识储备要求较高。 - 课程目标受众是正在进行深度生成模型研究的研究生。 - 课程介绍了深度生成模型的概念、原理和应用。 - 课程分为讲师讲座、客座讲座和学生研讨会。 - 课程已经进行到第10周，主题包括变分自编码器、自回归模型、生成对抗网络等。 - 前5期讲座的PPT已经放出来。 - 课程还包括了视频、3D、几何、机器人、材料科学、蛋白质和生物学等领域的应用。