教授何恺明在MIT的第一堂课

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大神：何恺明，MIT，来源：机器之心

700 座的大教室，相比去年增加一倍容量，仍然座无虚席：

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这就是麻省理工学院（MIT）计算机视觉课《Advances in Computer Vision》6.8300 在 2024 新学期的盛况。

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

有网友评论说，能选上这课的学生太幸运了，每节都是计算机视觉顶会 CVPR Oral 的体验。

对于很多人来说，其中最为期待的自然是新晋教授何恺明的课。

MIT 电气工程与计算机科学系副教授何恺明（Kaiming He）在 3 月 7 日走上讲台上完成了自己「人生中教的第一堂课」。

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。

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。

这是个什么量级呢？简而言之，他加入 MIT 之后立刻成为该校论文引用量最高的学者，不限学科，没有之一。

参考内容：

https://twitter.com/sarameghanbeery/status/1757101096844288310