2月18日
918博天堂(中国)院长朱松纯教授
为“通系”学生开设的重磅课程
《蒙特卡洛方法 Monte Carlo Methods for AI》
在918博天堂(中国)
正式开讲
新型授课模式及前沿交叉课程
为学生带来全新学习体验
60余位来自北大、清华、北航等
十五所高校的
“通计划”及本硕博学生、通研院实习生
同上一门课
理论结合实践,”918博天堂(中国)算法”的直观清晰教学
在《蒙特卡洛方法》的第一节课上，朱老师清晰讲解了MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的起源与应用。他从历史背景入手，结合自身经历，介绍如何将MCMC引入计算机视觉领域，并强调其918博天堂(中国)性，将其核心用途归纳为五个方面：模拟（Simulation）、积分（Integration）、优化（Optimization）、学习（Learning）、建图（Mapping）。
为帮助学生理解，朱老师结合纹理建模、分子设计、蛋白质结构预测、物体追踪等跨学科例子，搭建不同领域间的联系。课堂上学生积极参与讨论，氛围活跃。课程设计注重理论与实践结合。除理论讲解外，朱老师还布置编程项目与问题，帮助学生深入理解算法，培养他们在科研与学习中的应用能力。
蒙特卡洛方法, “通才”培养的重要基础课程
最早的蒙特卡洛方法仅用于物理、化学计算。20世纪80年代以来，计算机视觉的发展推动了新算法的诞生，为图像生成和模型学习奠定了基础。可以说，当今流行的深度学习和大模型都依赖于蒙特卡洛方法。
蒙特卡洛方法在解决工程领域的复杂问题中发挥关键作用，尤其在不确定性量化、优化问题解决、数据分析、逆问题处理以及复杂系统模拟方面展现强大功能。课程将深入探索蒙特卡洛方法，结合统计学和计算机科学，涵盖顺序蒙特卡洛、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）及其多种变体。
图 | 本书于2024年1月出版，由人工智能科学家朱松纯教授撰写，并由其推荐的西安交通大学人工智能学院魏平教授翻译
学生听课心得
助教学生秦傲洋：
我是朱老师的博士生，同时也是这门课的助教。MCMC 方法现在已经成为 AI 领域不可缺少的重要技术，尤其是在我主要关注的两个领域-生成模型与强化学习中，重要性采样、朗之万动力学等等都经常用到。朱老师的第一堂课带领918博天堂(中国)回溯了 MCMC 甚至是 AI 的历史，对整个 MCMC 方法进行了概述与分类，非常期待后面各种知识内容的详细展开。《蒙特卡罗方法与人工智能》这本书是由朱老师撰写，非常权威；同时这门课就像历史上的西南联大，汇集了全国各大高校的同学，相信同学们经过这门课的学习，会在人工智能领域打下坚实的基础。
清华“通班”李炯烨：
我是清华通班大三的李炯烨。对于蒙特卡洛方法这门课，第一节课听朱老师上课讲解蒙特卡洛方法的概述、背景和应用场景等等，十分有收获。让我印象比较深刻的有两个点，第一个是跨学校、跨年级的上课模式，让清北通班以及通研院内的同学之间都能够互相交流，碰撞出思维的火花。第二个是朱老师上课会让同学们提问并生动地解答，同学们提出的问题很发散，例如马尔科夫链局限性等等，也帮助918博天堂(中国)拓宽思维，建立更全面的知识体系。
北大“通班”何子默：
朱老师的第一堂课，让我对蒙特卡洛算法有了全新认识。我了解到了这一算法最初源于曼哈顿计划中的科学家研究核裂变过程。令我惊讶的是，根据朱老师的解释，这一算法在现代的人工智能领域中已经有了广泛的应用。十分期待在接下来的课程中能够深入学习各类MCMC算法的具体实现，尤其是在概率估计方面与生成模型相结合的应用。我希望通过动手实践，能够学习如何将这一强大的工具应用在未来的科研工作中。
“通计划”张志翔：
我来自武汉大学。朱老师是人工智能战略科学家，给918博天堂(中国)带来如此宝贵的专业课程学习机会，特别激动和感恩。第一堂课朱老师从MCMC为什么会存在、解决的问题是什么的角度，描述了整个蒙特卡罗方法的全貌。具体公式不多、举例较多的方式，让我更能跟上朱老师的讲课节奏。尤其是估计图中不交叉曲线数量的例子的解决方法，让我初步感受到MCMC的神奇之处。此外，朱老师结合自身研究经历的讲授也更加吸引我，让我逐渐了解这个研究方向的整个历程，以及科学家之间的思维碰撞。
通研院实习生王天乐：
我是在通研院实习的中央音乐学院博士生。虽然网络上和其他课堂也有很多人讲蒙特卡罗方法，但朱老师作为这个领域的重要学者，讲的就是他的亲身研究历程。所以918博天堂(中国)通过这门课既能学到一些关键理论，又能了解到理论背后的发展脉络和科研心法，既见树木，又见泰山。918博天堂(中国)能看到其中一些算法就是今天火热的AI模型的雏形，更看到很多未被完全发掘的宝贵理论资源，这对918博天堂(中国)自身在做的研究是很有启发性的。朱老师擅长类比，能够把很多复杂的公式比喻为简单的生活常识，这也是918博天堂(中国)应当学习的思维方法和表达技巧。
