主要观点总结
本文介绍了何恺明在MIT开设的深度生成模型课程的相关内容。课程包括深度生成模型的概念、原理和应用，侧重于不同问题和学科之间共享的通用范式和方法。课程要求非常高，包括参加所有讲座和研讨会、完成习题集、发表论文、完成最终项目和项目演示等。课程分为15周完成，目前进行到第10周，涵盖深度生成模型的多个主题，包括变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型等，并邀请了其他领域的专家进行客座讲座。
关键观点总结
关键观点1: 课程概述
介绍何恺明在MIT开设的深度生成模型课程，包括目标受众、课程内容和课程要求。
关键观点2: 课程内容和主题
课程涵盖深度生成模型的概念、原理和应用，包括变分自编码器、自回归模型、生成对抗网络、扩散模型等主题。课程分为讲师讲座、客座讲座和学生研讨会。
关键观点3: 课程要求和特色
课程要求学生参加所有讲座和研讨会、完成习题集、发表论文、完成最终项目和项目演示等。除了专业课程，还邀请了其他领域的专家进行客座讲座，分享前沿知识和经验。
关键观点4: 课程进展和计划
课程目前已经进行到第10周，接下来将涵盖视频、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，还将有OpenAI战略探索团队负责人的讲座《一致性模型》。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 来源丨机器之心 极市导读 又有机会跟着大神学习了！ >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 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 」。 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。 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。 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。 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。 课程概览 据介绍，
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