Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
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Déplacez-vous dans l'architecture Transformer, l'auto-attention et les stratégies de formation pour la traduction automatique et la reconnaissance d'image.
Explore l'évolution des modèles d'intelligence visuelle, en mettant l'accent sur les Transformateurs et leurs applications dans la vision informatique et le traitement du langage naturel.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
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Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
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Présente un cadre pour la surveillance non intrusive du confort thermique à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique.
