Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην πολυμερή ΑΙ
- Κατανόηση των πολυμερών δεδομένων
- Κλειδί συναισθήματα και ορισμοί
- Ιστορία και εξέλιξη της πολυμερούς μάθησης
Επεξεργασία Πολυμερών Δεδομένων
- Συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων
- Ανάκτηση χαρακτηριστικών από διαφορετικές μορφές
- Τεχνικές ενοποίησης δεδομένων
Διδασκαλία προτύπων Πολυμερών
- Διδασκαλία κοινών προτύπων
- Συχνές αντιγραφές μεταξύ επαγγελμάτων
- Μεταφορά διδασκαλίας μεταξύ μορφών
Συγκέντρωση και Μετάφραση Πολυμερών
- Ένδειξη δεδομένων από πολλές μορφές
- Διασυστήματα εύρεσης μεταξύ επαγγελμάτων
- Μετάφραση μεταξύ επαγγελμάτων (π.χ., κείμενο-εικόνα, εικόνα-κείμενο)
Διασκέψεις και Συμπεράσματα στην Πολυμερή AI
- Εγκυκλοπαίδειες και συμπεράσματα με πολυμερές δεδομένα
- Τεχνικές εγκύκλιων συμπερασμάτων στην πολυμερή AI
- Αξιοποίηση σε υποδείγματα ερώτησης και απόφασης
Γενικευμένα Μοντέλα στην Πολυμερή AI
- Δίχως ανταγωνιστές δίδαξη (GANs) για πολυμερά δεδομένα
- Αυτόματα κώδικα-προσθήκης (VAEs) για προσαγωγικά μοντέλα
- Δημιουργικές εφαρμογές της πολυμερή AI γενικευμένων μοντέλων
Τεχνικές Ενοποίησης Πολυμερών
- Δημόσια, τελική και υποδομένου μεθόδοι
- Μηχανισμοί προσοχής στην ενοποίηση πολυμερών
- Ενοποίηση για την αξιόπιστη αναγνώριση και επικοινωνία
Εφαρμογές πολυμερών AI
- Πολυμερή ανθρώπου-χορηγή μικροδοσικά
- AI σε αυτόνομα κινητά όχημα
- Εφαρμογές εξαιρετικής περίθαλψης (π.χ., ιατρική γραφική και διαγνωστική)
Ηθικές Υποδομές και Ανησυχίες
- Διάκριση και αξιοπιστία σε πολυμερή συστήματα
- Ανησυχίες ευθύνης με τα πολυμερά δεδομένα
- Ηθική σχεδιασμός και εγκατάσταση πολυμερών AI συστημάτων
Πρότυπα Θέματα στην Πολυμερή AI
- Μεταγλώττιση πολυμερής τράνσφορμάς
- Διδασκαλία εγγύς-εξωτερικών μέσων στην πολυμερή AI
- Το μέλλον της πολυμερή υπολογιστικής μάθησης
Σύνοψη και Προχωρημένα Βήματα
Απαιτήσεις
- Βασική κατανόηση της συνηθισμένης νοημοσύνης και του μηχανικού μάθησης
- Δεξιότητα στο προγραμματισμό Python
- Εξοικείωση με την επεξεργασία και προετοιμασία δεδομένων
Πυθαγόρειο Ακροατήριο
- Έρευνες στη νοημοσύνη των μηχανών
- Δεδομένων επιστήμονες
- Μηχανικοί μάθησης
Σχόλια (1)
Ο εκπαιδευτής μας, ο Yashank, ήταν εξαιρετικά γνωσιακώς πλούσιος. Εγυμνάστηκε το πρόγραμμα μελετών ώστε να ανταποκρίνεται στο απολογιστικό μας επίπεδο και έζησαν εμπνευσμένη μάθηση. Η κατανόησή του του επιχειρηματικού τομέα που δίδασκε ήταν ανταγωνιστική· μοιράστηκε συλλήψεις από πραγματικές εμπειρίες και μας βοήθησε να λύσουμε πραγματικά προβλήματα με τα οποία αντιμετώπιζαμε στο εργαλειοδοχείο μας.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Κομμάτι - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Μηχανική Μετάφραση