最近跟学生们学了个新词儿，叫做「双厨狂喜」。一般形容两个知名创作者合作出来的作品 ------ 例如视频或者直播等 ------ 很受大伙儿欢迎。
这次，告诉你一个好消息，fast.ai 要和 Huggingface, Stability.ai（Stable Diffusion 作者之一）等各方一起创作一门新课程，叫做 From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion。这，算是几个厨子来着？
这门课将以 fast.ai 的 Practical Deep Learning for Coders 第五版作为基础，往后介绍 Stable Diffusion 的原理。Jeremy Howard 说他会用新的方式让普通人理解 Stable Diffusion 模型。学完这门课程，你会从原理上懂得最近爆火的人工智能绘图模型究竟如何工作。
课程将涉及到的内容包括但不限于：
- Transformers
- unets
- resnets
- CLIP
- autoencoders
这些内容，对于理解人工智能绘画，将非常有帮助。从此别人眼里的魔法，在你这儿就可以平视甚至俯视了。
你可能会认为，这么高级的课程，应该很难掌握吧？Jeremy Howard 说得非常清楚，你只需要掌握中学层次的数学就可以，不需要对高等数学有充分的了解和训练。根据 Practical Deep Learning for Coders 课程之前版本的学习，我相信他这话不是吹牛。毕竟，他的课程面向的是普通人，而非数学专业。
其实 fast.ai 的课程之前我已经不止一次为你介绍和推荐过了，你可以参考以下这些链接查看学了这课及其特色框架，你都能干些啥：
- 如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习？
- 如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？
- 如何从零基础学最前沿的 Python 深度学习？
- 深度学习框架 fast.ai 2.0 新版正式发布
- 如何在 fast.ai 用 BERT 做中文文本分类？
- 如何用 fast.ai 高效批量推断测试集？
紧接着，下一个问题就来了，这样的课程，得花多少钱啊？
这次 fast.ai 是和昆士兰大学合作的课程。对于普通学生来说，价格着实不菲。学生价要 175 美元。但是别急，咱们还是有办法名正言顺不交钱的。
方法就是申请 fast.ai 提供的全额奖学金。注意 fast.ai 提供了以下几个通道。你如果符合要求，就能申请并获得：
- 开放源码作者。Github 开源项目（50 个星以上）的核心贡献者；
- 研究小组的组织者。管理一个有 6 个以上成员的公开 fast.ai 研究小组；
- 使用 fast.ai 的学术界人士。发表了一篇引用 fast.ai 项目的科学论文，并有 10 次以上的引用；
- 使用 fast.ai 的开放源码。在 github 上创建了一个使用并引用任何 fast.ai 项目的 5 星以上的项目
- 其他（例如论坛上的活跃用户和之前课程的奖学金获得者。这些用户都是自动获得本课程奖学金，无需申请）
我看了一下，自己之前在 Github 上建立了不少开源项目，而且其中好几个用到了 fast.ai ，所以至少符合上述条件中至少两条，就赶紧用我的 mindmap2slide 这个 Github 项目进行了申请。
我是前天晚上才提交的申请。
今天凌晨 1 点多收到了 Jeremy Howard 署名的确认通知， fast.ai 审核效率确实很高。
然后我就通过信件里面说明的方法，加入了课程。
课程的第一讲，会在 10 月 11 日（周二）开始，然后每周一次课。因为有时差关系，你未必有时间看课程的直播。不过没关系，只要你现在注册成功，将来都可以获得视频的回放链接。
目前到开课，还有一段时间。如果你对 Stable Diffusion 感兴趣，请抓紧申请全额奖学金。这样一来，10 月份开课的时候，你也可以系统化学习这门课程了。
如果注册成功后，你等不及要了解 Stable Diffusion ，可以先参考课程论坛提供的相关资源。
也可以 看看我的这个介绍视频。
这样等到 10 月份开课的时候，你对于讨论的上下文（人工智能绘图应用）应该更加清晰明确。另外，我非常推荐你趁着即将到来的假期，把课程的第一部分，也就是 Practical Deep Learning for Coders 的视频看完，特别是注意把里面的代码跑一下。放心，你没有 GPU 也不要紧，因为课程提供了一系列的链接，给你推荐了廉价甚至免费的云计算资源，例如 Google Colab 和 Kaggle 等。还有一些 fast.ai 课程学习者的专属折扣券。
当你有了这门课的基础后，学起后面的课程会更加得心应手。
祝奖学金申请顺利，深度学习愉快！
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