多模态人工智能：大模型核心原理与关键技术9787121483196
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作者王金桥|
出版社电子工业
ISBN9787121483196
出版时间2024-08
装帧平装
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定价100元
货号32145953
上书时间2024-10-10
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目录
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 基本术语
1.2.1 传感器
1.2.2 模态
1.2.3 多模态
1.2.4 算法模型
1.2.5 表征学习
1.2.6 语义理解
1.2.7 迁移学习
1.2.8 内容生成
1.2.9 模态融合
1.2.10 模态对齐
1.2.11 多模态学习
1.3 发展历程
1.4 应用现状
1.5 小结
第2章 基础知识
2.1 传统机器学习
2.1.1 模型评估与选择
2.1.2 线性模型
2.1.3 分类
2.1.4 回归
2.2 深度学习
2.2.1 卷积神经网络
2.2.2 循环神经网络
2.2.3 Transformer
2.3 优化算法
2.3.1 梯度下降算法
2.3.2 反向传播
2.4 应用领域
2.4.1 计算机视觉
2.4.2 自然语言处理
2.4.3 语音识别
2.5 小结
第3章 多模态学习
3.1 模态表示
3.1.1 文本模态表示
3.1.2 视觉模态表示
3.1.3 声音模态表示
3.1.4 其他模态表示
3.1.5 多模态联合表示
3.1.6 多模态协同表示
3.2 多模态融合
3.2.1 数据级融合
3.2.2 特征级融合
3.2.3 目标级融合
3.2.4 混合式融合
3.3 跨模态对齐
3.3.1 显式对齐：无监督对齐和有监督对齐
内容摘要
本书是一本人工智能通识课程教材，它系统地介绍了多模态人工智能的基础理论、关键技术及应用场景，深入分析了多模态学习、多模态训练、多模态大模型、
多模态理解、多模态检索、
多模态生成、多模态推理、
多模态交互、多模态模型安全与可信等核心技术，旨在为读者提供一个清晰、全面的多模态人工智能的知识框架，从而帮助读者更好地理解和应用多模态人工智能技
术。本书的出版有助于培养人工智能领域的科技人才，推动新质生产力发展，为建设科技强国提供支撑。
本书适合高等院校计算机科学与技术和人工智能等专业的本科生、研究生阅读，也可供对多模态人工智能技术感兴趣的工程师和研究人员参考。
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