从深度学习基础到稳定扩散

实用深度学习编程第二部分，2022年

三年前开创了"从基础学习深度学习"的深度课程，该课程从基础开始——实现和GPU优化的矩阵乘法和初始化——并涵盖了某库所有关键应用的从头实现。

今年将再次"从基础开始"，但这次会走得更远。这次将完整实现惊人的稳定扩散算法。这是让互联网轰动并导致媒体称"你可能再也不会相信在网上看到的内容"的杀手级应用。

稳定扩散和扩散方法是一个绝佳的学习目标，原因有很多。一方面当然可以用这些算法创建惊人的内容！要真正将技术提升到新水平，创建前所未见的内容，需要深入理解底层原理。通过这种理解，可以设计自己的损失函数、初始化方法、多模型混合等，以创建全新的应用。

同样重要的是：这是一个很好的学习目标，因为现代深度学习中的几乎所有关键技术都融合在这些方法中。对比学习、Transformer模型、自编码器、CLIP嵌入、潜在变量、U-net、Resnet等在创建单个图像时都会涉及。

这些都是尖端技术，为确保提供最新技术，正在与将稳定扩散带给世界的机构合作。该机构在许多方面都是志同道合者。像我们一样，他们是自筹资金的研究实验室。和我们一样，他们的重点是打破任何使尖端AI更难获取的门槛。

课程将于2023年初免费在线提供。但如果想与数百名世界领先的深度学习实践者一起参加课程，可以通过官方学术合作伙伴注册参加虚拟直播课程。该大学将在未来几天开放注册。

在直播课程期间，将学习阅读和实现最新论文，并提供大量练习和反馈机会。许多过去参与过直播课程的参与者将其描述为"改变生活"的经历。

要充分利用本课程，应该是相当有信心的深度学习实践者。如果已完成实用深度学习课程，那么就已经准备好了！如果没有完成该课程，但熟悉在Python中从头构建SGD训练循环、在Kaggle比赛中具有竞争力、使用现代NLP和计算机视觉算法解决实际问题，以及使用PyTorch和某库，那么就可以开始学习。

如果是深度学习课程的校友，就会知道该课程让你成为有效的深度学习实践者。这门新课程将带你更上一层楼，创建结合多种技术的新应用，并理解和实现研究论文。以往参与过"第二部分"课程的校友甚至继续在顶级会议和期刊上发表深度学习论文，并加入了高度评价的研究实验室和初创公司。