趋近智
多模态人工智能介绍
章节 1: 什么是多模态人工智能？
人工智能：简要概述
理解数据模态：文本、图像、音频
多模态AI的界定：处理多样数据
结合多种模态的益处
多模态AI与单模态AI：主要区别
多模态系统示例
多模态AI的主要难点
一个多模态任务示例：生成图像描述
练习：识别常见技术中的模态
章节 2: 多模态系统的数据预备
文本数据表示：从字符到意义
图像数据表示：像素、特征与结构
音频数据表示：声波到数字信号
视频数据：图像与声音的序列
不同数据类型的基本预处理
多源数据对齐
跨模态信息比较
动手实践：观察数据格式
章节 3: 模态整合方法
多模态整合的方法：早期、中期、晚期
早期整合：在输入阶段结合数据
中间层次的合并：已处理特征的整合
晚期融合：组合独立预测结果
共享表示：学习共同特征
协调表示：模态间映射
多模态学习的基本架构
注意力机制简介：集中于相关信息
实践：图示结合方法
章节 4: 多模态AI模型的组成部分
从文本数据中提取特征
从图像数据中提取特征
从音频数据中提取特征
用于多模态任务的简单神经网络层
衡量性能：组合数据的损失函数
多模态系统训练：概述
多模态输出的基础评估指标
动手实践：构思一个简单模型
章节 5: 多模态AI入门应用
图像描述系统：从图像生成文本
视觉问答：通过提问与图片互动
文本到图像生成：根据描述创建视觉内容（简介）
通过视觉信息提升的语音识别 (介绍)
多模态情感分析：从多重线索理解观点
多模态应用中的输入与输出
实践：构思多模态解决方案
多模态AI的主要难点
这部分内容有帮助吗？
- Deep Multimodal Learning: A Survey, Yanan Wang, Jun Yuan, Tingting Lin, and Qing Liao, 2020 ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 53 (Association for Computing Machinery (ACM)) DOI: 10.1145/3371994 - 这篇综述专门回顾了多模态人工智能中的深度学习方法，详细介绍了多模态表示、对齐和融合的先进技术。
- A Survey of Multimodal Datasets for Machine Learning, Devamanyu Hazarika, Soujanya Poria, Erik Cambria, and Louis-Philippe Morency, 2020 ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 53 (Association for Computing Machinery) DOI: 10.1145/3386616 - 这篇综述通过分类和讨论大量用于训练和评估多模态系统的数据集，解决了多模态人工智能中的数据挑战。