【CVPR2022】CMU《多模态机器学习教程》.rar

简介：
这是一个来自卡内基梅隆大学在2022年CVPR会议上发布的关于多模态机器学习的教学资料。文件包含了深入浅出地讲解和相关案例研究，旨在帮助学习者理解如何结合多种数据类型进行有效的机器学习模型构建。适合对多模态数据分析感兴趣的学术研究人员及业界工程师使用。 CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日至 24 日在美国新奥尔良举行。今年的投稿数量创下历史新高，超过了一万篇论文，其中共有 2067 篇被接收。此次大会包括一系列由学者们带来的教程，《多模态机器学习》教程便是其中之一，该课程由卡内基梅隆大学的研究人员主讲，并配有详尽的200余页PPT。 《多模态机器学习》是一个活跃且跨学科的研究领域，旨在通过设计能够整合和建模多种通信模式（如语言、声学及视觉信息）的计算机代理来实现人工智能的基本目标。这些计算机代理需具备理解、推理与规划等智能能力。随着视听语音识别研究的发展以及最近的语言和视觉项目——例如图像和视频字幕生成、视觉问答系统，还有基于语言引导强化学习的应用——该领域为多模态研究人员带来了独特的挑战，主要体现在数据的异质性及模式间的偶然关联上。 此次教程是在卡内基梅隆大学教授年度课程《多模态机器学习》的基础上构建，并对之前在CVPR、ACL和ICMI会议上举办的同类教学内容进行了全面更新。本教程围绕六项关键技术难题展开：表示、对齐、推理、迁移、生成及量化，通过这些核心挑战的分类来展示最近的技术成果和发展趋势，以帮助研究人员更好地理解和应对多模态机器学习领域的复杂问题。