本文主要是介绍何凯明教授在MIT的第一节课，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2023年7月份何恺明正式宣布将在2024年加入麻省理工学院（MIT）电子与计算机科学系（EECS）。这条消息在学界引起了广泛关注。
何恺明的学术论文总被引次数突破了46万次。即便是在他加入 MIT 之后也将会成为该校论文引用量最高的学者，并且是不限学科，没有之一。
作为MetaAI科学家和ResNet的创始人，何恺明的研究成果已经成为深度学习领域的重要基石。尤其是ResNet架构，在计算机视觉领域迅速流行起来。除此之外，何恺明还在其他研究方向上做出了众多创新贡献。
此外，何恺明MIT求职演讲，真成AI圈大型追星现场了！据身处现场的听众朋友传回的消息，有同学提前3个小时已经蹲在门口排队了。到演讲开始前半个小时，门口的队伍据说都打了好几个弯……
3 月 7 日，何凯明教授在MIT的第一节计算机视觉课《Advances in Computer Vision》6.8300开始授课。700 座的大教室，相比去年增加一倍容量，仍然座无虚席。据参与现场的同学表示，大家在上课与下课时分别给他献上了很长一段掌声。
今年是四位教授，每人负责一部分课程：
课程信息：https://advances-in-vision.github.io/index.html
第一堂课讲了什么呢？
作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
整堂课分为 4 个部分，包括卷积基本概念、卷积神经网络概念、经典卷积神经网络分析（LeNet、AlexNet、VGG）、可视化。
完整课件链接：https://drive.google.com/file/d/1TIhzYkyMJTUMKq3SCzzzzJ2TcUnDIuaM/view
这堂课之所以如此火爆，一个重要的原因是何恺明是一位卓越的科研学者，是我们耳熟能详的 AI 科学家之一，在计算机视觉领域没有人不知道他的大名。
从高考状元到顶尖 AI 科学家
2003 年，何恺明以标准分 900 分获得广东省高考总分第一，被清华大学物理系基础科学班录取。在清华物理系基础科学班毕业后，他进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位，师从汤晓鸥。何恺明曾于 2007 年进入微软亚洲研究院视觉计算组实习，实习导师为孙剑博士。
2011 年博士毕业后，何恺明加入微软亚洲研究院工作任研究员。2016 年，何恺明加入 Facebook 人工智能实验室，任研究科学家。
何恺明的研究曾数次得奖。2009 年，汤晓鸥教授、孙剑博士和当时博士研究生在读的何恺明共同完成的论文《基于暗原色的单一图像去雾技术》拿到了国际计算机视觉顶会 CVPR 的最佳论文奖。
2016 年，何恺明凭借 ResNet 再获 CVPR 最佳论文奖，此外，他还有一篇论文进入了 CVPR2021 最佳论文的候选。何恺明还因为 Mask R-CNN 获得过 ICCV 2017 的最佳论文（Marr Prize），同时也参与了当年最佳学生论文的研究。
根据 Google Scholar 的统计，何恺明一共发表了 74 篇论文，H Index 数据为 68。截至今天，何恺明的研究引用次数超过 53 万次，并且每年以超过 10 万次的速度增长。
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