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作者硬核,内容透彻接地气的多模态大模型通识读本!(送书)

时间:2024-08-23 10:55:11浏览次数:14  
标签:模态 送书 人工智能 模型 识读 学习 AI 应用 硬核

不得不说,如今的大模型应用只有具备多模态能力才更可能在这条赛道上脱颖而出,被更多人所使用!

在人工智能的浪潮中,多模态学习作为一颗冉冉升起的新星,正引领着技术的未来。

从ChatGPT的火爆到各类智能应用的不断涌现,多模态人工智能已经深入到我们生活的方方面面。

什么是多模态?

多模态人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展类人的多模态智能的理论、方法、技术及应用系统的一个重要的研究方向。

多模态人工智能融合了多种模态数据,如文本、图像、音频和视频等,使机器能够更好地理解和处理复杂的信息。

因此,对多模态人工智能的研究具有重要的科学意义和广泛的应用价值。

这种技术已经在智能驾驶、医疗健康、娱乐等多个行业得到实际应用,并且正在加快技术创新的步伐,成为推动各行各业进步的重要动力。

随着模型和算力的发展,多模态人工智能模型也许会像智能手机一样成为扩展、改造人类生产和生活的必备工具。

如果你也对这项人工智能技术感兴趣,但受限于技术的鸿沟而难以学习、理解,那么可以看看这本作者硬核、内容透彻接地气的大模型通识读本——《多模态人工智能:大模型核心原理与关键技术》

这本书结合了多模态人工智能理论的前沿进展,为读者提供一个全面的学习和研究指南。

为什么说作者硬核?

本书由中国科学院自动化研究所副总工程师、紫东太初大模型研究中心常务副主任王金桥博士撰写。

王金桥博士在多模态人工智能领域深耕多年,对技术有深刻的理解和敏锐的洞察力。

他不仅是多模态人工智能领域的领军人物,还参与制定了多项国家、行业及团体标准,发表了数百篇学术论文,并获得了多项国内外大奖。

内容有何亮点?

本书详细介绍了多模态人工智能的基础理论,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。

本书章节顺序的设计,希望以最直观、最系统的方式展现多模态人工智能的全貌。

我们从基础知识的铺垫开始,逐步深入模型构建的核心技术,最后探讨模型的安全性和未来发展方向,以此确保读者能够按照具有一定逻辑的学习路径,逐步深化理解。

全书共12 章,主要围绕多模态人工智能模型的构建和评估展开介绍。

  • **第1 章和第2 章:**介绍多模态大模型的基础知识与发展历程,让读者对多模态人工智能有初步了解。

  • **第3 章至第10 章:**分别从多模态学习、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、多模态推理和多模态交互8 个方面系统介绍多模态人工智能模型的特点,以及后续的改进工作。这些内容在构建多模态人工智能方面起着至关重要的作用。

  • **第11 章和第12 章:**探讨多模态模型的安全与可信问题,以及未来发展方向。

为了让普通读者也能轻松理解,本书在写作时尽量摒弃了高深的数学知识,用直白易懂的语言阐述技术历史、思路及方案。

同时,书中还配以丰富的图表和实例,帮助读者更好地理解和掌握多模态人工智能的精髓。

为什么值得一读?

01. **系统全面:**本书是多模态人工智能领域的首作,内容涵盖广泛,为读者提供了清晰、全面的知识框架。

02. **深入浅出:**摒弃高深数学,用直白易懂的语言阐述复杂技术,适合各类读者群体。

03. **图文并茂:**全彩印刷,以图辅文,提升阅读体验。

04. **权威作者:**由国家队大模型紫东太初负责人撰写,内容权威可靠。

05. **结合实际:**结合当前多模态人工智能的热点事件和实际应用案例,让读者更直观地感受技术的魅力。

适读人群

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。

我们希望读者能够从中获得有关多模态人工智能的基础知识,从而更好地应用多模态人工智能技术解决实际问题。

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如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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标签:模态,送书,人工智能,模型,识读,学习,AI,应用,硬核
From: https://blog.csdn.net/2401_84494441/article/details/141460294

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