纽约州立大学顾险峰教授：最优传输理论与计算

本课适合哪些人学习：

1、计算机专业学生和教师

2、学习型工程师

3、理工科学子

你会得到什么：

学习最优传输的理论、算法和应用

1、深度学习的几何观点

2、Monge-Kantorovich理论

3、Brenier理论

4、Minkowski-Alexandrov凸几何理论

课程介绍：

参考书籍：《最优传输理论和计算》雷娜、顾险峰著，高等教育出版社 2021。

预备知识：线性代数、多元微积分、最好能够用C  、OpenCV和OpenGL进行编程

讲座课件 ：课程的中文演讲稿将在网上发布；

作业：讲座系列会提供基本程序库，学生们可以动手添加修改实现最优传输映射等基本算法，并且有专职的助教提供答疑帮助。

主讲人：顾险峰  美国纽约州立大学石溪分校计算机系终身教授，美国哈佛大学数学与应用中心客座教授，清华大学丘成桐数学中心客座教授 

个人简介：

顾险峰美国纽约州立大学石溪分校计算机系终身教授，美国哈佛大学数学与应用中心客座教授，清华大学丘成桐数学中心客座教授 

内容简介：这一系列讲座将介绍最优传输的理论、算法和应用。最优传输理论是概率统计与微分几何、流体力学、偏微分方程的交叉学科，理论深刻优美，算法实用强大。本课程主要介绍最优传输理论的基本概念和定理，给出关键定理的证明思想，强调从不同领域的视角来理解；给出现存的主要算法，强调基于几何直觉的计算方法，从底层开始搭建推广至高维、非欧几何的情形；并且给出主要应用，包括计算机图形学中的保面积参数化、计算机视觉中的曲面注册、医学图像中的图像分割、配准与分类，特别是深度学习中的生成模型。

注意：授课PDF在附件下载。