三年前，我们开创了从基础开始的深度学习，这是一门深入的课程，从基础开始——实现和优化GPU上的矩阵乘法和初始化——并从头覆盖了fastai库所有关键应用的实现。
今年，我们将再次“从基础开始”，但这次我们将走得更远。远得多！这次，我们将一路深入到实现令人惊叹的Stable Diffusion算法。这就是那个“杀手级”应用，它让互联网疯狂，并导致媒体惊呼“你可能再也不会相信你在网上看到的东西了”。
Stable diffusion，以及一般的扩散方法，是很多原因下的一个绝佳学习目标。首先，当然，你可以用这些算法创造出令人惊叹的东西！要真正将这项技术提升到新的水平，创造出前所未有的事物，你需要真正深入理解其内部机制。有了这种理解，你可以设计自己的损失函数、初始化方法、多模型混合等等，从而创造出全新的、前所未见的应用程序。
同样重要的是：它是一个绝佳的学习目标，因为现代深度学习中几乎所有关键技术都汇聚于这些方法中。对比学习、Transformer模型、自编码器、CLIP嵌入、潜在变量、U-Net、ResNet等等，都参与到创建一张图像的过程中。
这一切都是尖端技术，因此为了确保我们能将最新的技术带给您，我们正在与将 Stable Diffusion 带入世界的机构合作：stability.ai。stability.ai 在许多方面与 fast.ai 志同道合。他们和我们一样，都是一个自筹资金的研究实验室。而且和我们一样，他们的重点是打破任何阻碍尖端 AI 普及的障碍。因此，我们在教授 Stable Diffusion 的基础知识这一大胆目标上进行合作是很有意义的。
本课程将于2023年初在线免费提供。但是，如果您想在课程制作完成后立即加入，与数百位世界顶尖的深度学习从业者一同学习，那么您可以通过我们的官方学术合作伙伴昆士兰大学（UQ）注册参加虚拟直播课程。UQ 将在未来几天内开放注册，请关注上面的链接。
在直播课程期间，我们将学习阅读和实现最新的论文，并有大量实践和获得反馈的机会。许多过去参加过 fast.ai 直播课程的学员都将其描述为“改变人生”的经历……我们真诚地希望这门课程将是我们有史以来最好的一门。
为了最大限度地利用这门课程，您应该是一位相当自信的深度学习从业者。如果您已经完成了 fast.ai 的实用深度学习课程，那么您就准备好了！如果您还没有上过这门课程，但能熟练地用 Python 从零开始构建一个 SGD 训练循环，能在 Kaggle 竞赛中具有竞争力，能够使用现代 NLP 和计算机视觉算法解决实际问题，并能使用 PyTorch 和 fastai，那么您就可以开始这门课程了。（如果您不确定，我强烈建议您现在就开始学习实用深度学习——如果您努力一点，在新课程开始之前就能完成！）
如果您是《面向程序员的深度学习》的校友，您会知道这门课程能让您成为一名有效的深度学习从业者。这门新课程将把您带到新的水平，创建结合多种技术的新颖应用，以及理解和实现研究论文。fast.ai 之前版本的“第二部分”课程的校友甚至在顶级会议和期刊上发表了深度学习论文，并加入了备受推崇的研究实验室和初创公司。