最近大火的多模态 , 落地了吗?
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。
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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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；当然也适合或者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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