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小红书都在研究的多模态学习 , 到底有多强?

多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。

当下，多模态技术有着相当广泛的应用场景，如淘宝搜图、AI字幕、AI虚拟数字人、仿人交互、智能助手、商品推荐和信息流广告、视频帧人脸帧的图向量检索、语音交互等等。


不过, 要说多模态技术真正实现了落地，似乎还太早，从多模态数据标注到跨模态转化，多模态仍然存在一些待解决的挑战。

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多模态面临的挑战以及未来的可创新方向，天然的吸引着关注。毕竟不论是为了毕业还是申博亦或是未来的就业机会。论文都是绕不开的永恒话题，而没有创新，就没有好的论文。

面前摆放着多模态这盘“当红辣子鸡”，剩下的工作就是如何找创新点、get idea，写好论文了。写出好的论文，才是硬道理~

为了找到创新方向，大量精读前沿论文是必不可少的一步。

但其实，精读论文只是第一步。

后面更重要的是，通过精读进行论文复现、从优秀的工作中找到灵感、为自己的工作提供营养……

更可怕的是，在第一步就被卡住。

不免感慨，如果有一位科研过硬的前辈指导，天下哪还有难读的论文……

毕竟导师总是放养，师哥师姐也总是忙……

咕泡科技特聘讲师、唐宇迪老师，通过前沿论文精读，讲解基础多模态学习概念、多模态数据的融合策略、AutoML的基础概念及其在多模态中的结合……

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主讲老师

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直播内容

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直播时间 ：10月12日-10月13日，20:00-22:30

 Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲 

  • 神经网络模型知识点分析

  • 神经网络模型整体架构解读

  • 卷积神经网络整体架构及参数设计

Day2：对比学习与多模态任务解读

  • 深度学习中对比学习的思想与应用方法

  • OpenAI 多模态任务CLIP算法解读

  • CLIP应用实例与效果分析

  • 多模态任务在各领域的应用实例分析

这次课程尤其适合对AI有一定了解，但是没有明确选题目标；或者已经明确自己选题，但是找不到改进方向的同学；当然也适合对多模态感兴趣的从业者。

所以，如果你对自己的选题和研究方向还有疑问，这节课你一定不能错过。唐宇迪老师，一定能给出你专业的意见和指导。


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讲师带练，伴随式编程环境

你将获得伴随式的编程环境。

讲师带练、运用科学的方法引导，帮你消化疑难知识点

同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！

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只要报名，就能收获讲师、助教、班班全程三位一体跟踪式服务，24H为你答疑解惑。

同时还有来自五湖四海的大牛做同学，技术氛围浓厚，想不进步都难！

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Q&A

  Q：课程内容具体有什么？

A：包括但不限于：基于多模态预训练模型的应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧

Q：上课方式是什么？

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