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步芽

【极致中配】MIT 如何用 AI 做任何事情 How to AI (Almost) Anything, Spring 2025

MIT 2025春季研究生课，系统讲解数据表示、常见模型架构、多模态对齐与融合、跨模态学习、大型基础与多模态模型，以及强化学习和人机交互。

难度
难度 4/5 — 研究生研讨课，聚焦多模态与大模型前沿，需扎实机器学习与深度学习基础
适合人群
具备机器学习基础、想进入多模态与大模型AI研究的高年级本科生及研究生
前置要求
机器学习（熟悉监督学习与常见模型）、深度学习（了解神经网络训练与常见架构）、线性代数与概率（理解向量、矩阵与概率分布）、Python 编程（能使用主流深度学习框架）
课程规模
24 讲 · 1.8 万播放
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主题覆盖

AI研究导论数据与信息结构实用AI工具常见模型架构多模态对齐多模态融合跨模态学习大型基础模型大型多模态模型强化学习与交互人机交互

课程大纲（24 讲）

  1. P1 · Lecture 1 – Course Introduction（重制版）32 分钟
  2. P2 · Lecture 1.2 – Introduction to AI Research（重制版）23 分钟
  3. P3 · Lecture 2 – Data, Structure, Information（重制版）43 分钟
  4. P4 · Lecture 2.1 – Practical AI Tools（重制版）36 分钟
  5. P5 · Lecture 3 – Common Model Architectures（重制版）46 分钟
  6. P6 · Lecture 4 – Multimodal Alignment（重制版）42 分钟
  7. P7 · Lecture 5 – Multimodal Fusion（重制版）44 分钟
  8. P8 · Lecture 6 – Cross-modal Learning（重制版）44 分钟
  9. P9 · Lecture 7 – Large Foundation Models（重制版）31 分钟
  10. P10 · Lecture 8 – Large Multimodal Models（重制版）41 分钟
  11. P11 · Lecture 10 – Reinforcement Learning & Interaction（重制版）43 分钟
  12. P12 · Lecture 11 – Human-AI Interaction（重制版）44 分钟
  13. P13 · Lecture 1 – Course Introduction32 分钟
  14. P14 · Lecture 1.2 – Introduction to AI Research23 分钟
  15. P15 · Lecture 2 – Data, Structure, Information43 分钟
  16. P16 · Lecture 2.1 – Practical AI Tools36 分钟
  17. P17 · Lecture 3 – Common Model Architectures46 分钟
  18. P18 · Lecture 4 – Multimodal Alignment42 分钟
  19. P19 · Lecture 5 – Multimodal Fusion44 分钟
  20. P20 · Lecture 6 – Cross-modal Learning44 分钟
  21. P21 · Lecture 7 – Large Foundation Models31 分钟
  22. P22 · Lecture 8 – Large Multimodal Models41 分钟
  23. P23 · Lecture 10 – Reinforcement Learning & Interaction43 分钟
  24. P24 · Lecture 11 – Human-AI Interaction44 分钟

本课程卡由 AI 生成，可能存在误差，欢迎反馈。