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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
第 4 章测验
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
第 5 章测验
文本数据表示：从字符到意义
这部分内容有帮助吗？
- Speech and Language Processing (3rd ed. draft), Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2025 - 一本权威且全面的自然语言处理教材，涵盖了文本预处理、分词和各种词表示方法。
- Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean, 2013 arXiv preprint DOI: 10.48550/arXiv.1301.3781 - 介绍了Word2Vec的开创性论文，这是一个学习捕获语义相似性的密集词嵌入模型，影响深远。
- GloVe: Global Vectors for Word Representation, Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher Manning, 2014 Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (Association for Computational Linguistics) DOI: 10.3115/v1/D14-1162 - 介绍了GloVe，一种基于全局共现统计学习词嵌入的无监督模型，为Word2Vec提供了另一种选择。
- Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, 2008 (Cambridge University Press) - 一本关于信息检索的经典教材，详细介绍了词袋模型和TF-IDF等基本文本表示模型。
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