MIT 6.S184: Flow Matching и диффузионные модели — Лекция 04 — Латентные пространства, нейронные с...

Конспекты лекций: https://diffusion.csail.mit.edu/2026/... Слайды: https://diffusion.csail.mit.edu/2026/... Сайт курса: https://diffusion.csail.mit.edu/2026/... Упражнения по программированию: https://diffusion.csail.mit.edu/2026/... Следующее видео:    • MIT 6.S184: Flow Matching and Diffusion Mo...   Плейлист:    • MIT 6.S184: Flow Matching and Diffusion Mo...   Курс: MIT 6.S184: Генеративный ИИ со стохастическими дифференциальными уравнениями Лекция 01: Модели потока и диффузии Преподаватель: Питер Холдерриет (https://www.peterholderrieth.com/), Рон Шпринтс (https://ronsh9.github.io/) Диффузионные и потоковые модели стали передовыми алгоритмами для генеративного ИИ в широком диапазоне модальностей данных, включая изображения, видео, формы, молекулы, музыку и многое другое! Этот курс по информатике в MIT направлен на создание математической основы этих моделей на основе фундаментальных принципов. В конце курса студенты с нуля создадут простую модель диффузии изображения и получат практический опыт работы с математическим инструментом стохастических дифференциальных уравнений, полезным во многих других областях. Этот курс идеально подходит для студентов, которые хотят развить принципиальное понимание теории и практики генеративного ИИ. Мы благодарим MIT SOUL за видеомонтаж. Вы можете найти больше курсов по адресу: https://mitsoul.org/.