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深度學習
多模態人工智能 大模型核心原理與關鍵技術 版權信息
- ISBN：9787121483196
- 條形碼：9787121483196 ; 978-7-121-48319-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多模態人工智能 大模型核心原理與關鍵技術 內容簡介
本書是一本人工智能通識課程教材，系統闡述了多模態人工智能的基礎理論、關鍵技術及應用場景，深入分析了多模態學習、多模態訓練、多模態大模型、多模態理解、多模態檢索、多模態生成、多模態推理、多模態交互、多模態安全與可信等核心技術，旨在提供一個清晰、全面的多模態人工智能的知識體系，幫助讀者更好地理解和應用多模態人工智能技術。本書的出版有助于培養人工智能領域的科技人才，推動新質生產力發展，為建設科技強國提供支撐。
本書適合高等院校計算機科學與技術和人工智能等專業的本科生、研究生閱讀，同時可供對多模態人工智能技術感興趣的工程師和研究人員參考。
多模態人工智能 大模型核心原理與關鍵技術 目錄
第1 章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 基本術語 3
1.2.1 傳感器 3
1.2.2 模態 3
1.2.3 多模態 3
1.2.4 算法模型 6
1.2.5 表征學習 6
1.2.6 語義理解 7
1.2.7 遷移學習 7
1.2.8 內容生成 7
1.2.9 模態融合 8
1.2.10 模態對齊 8
1.2.11 多模態學習 9
1.3 發展歷程 9
1.4 應用現狀 10
1.5 小結 12
第2 章 基礎知識 14
2.1 傳統機器學習 14
2.1.1 模型評估與選擇 15
2.1.2 線性模型 16
2.1.3 分類 18
2.1.4 回歸 19
2.2 深度學習 20
2.2.1 卷積神經網絡 20
2.2.2 循環神經網絡 22
2.2.3 Transformer 23
2.3 優化算法 25
2.3.1 梯度下降算法 26
2.3.2 反向傳播 27
2.4 應用領域 28
2.4.1 計算機視覺 29
2.4.2 自然語言處理30
2.4.3 語音識別 31
2.5 小結 32
第3 章 多模態學習 34
3.1 模態表示 34
3.1.1 文本模態表示 34
3.1.2 視覺模態表示 37
3.1.3 聲音模態表示 38
3.1.4 其他模態表示 40
3.1.5 多模態聯合表示 43
3.1.6 多模態協同表示 44
3.2 多模態融合 46
3.2.1 數據級融合 46
3.2.2 特征級融合 46
3.2.3 目標級融合 47
3.2.4 混合式融合 49
3.3 跨模態對齊 50
3.3.1 顯式對齊：無監督對齊和有監督對齊 50
3.3.2 隱式對齊：注意力對齊和語義對齊51
3.4 多模態協同學習 52
3.4.1 基于平行數據的協同學習 52
3.4.2 基于非平行數據的協同學習 53
3.4.3 基于混合平行數據的協同學習 54
3.5 小結 56
第4 章 多模態訓練 57
4.1 有監督訓練 57
4.1.1 視覺監督訓練 57
4.1.2 文本監督訓練 61
4.1.3 多模態監督訓練 63
4.2 自監督訓練 72
4.2.1 基于對比學習的自監督訓練73
4.2.2 基于掩碼學習的自監督訓練 75
4.3 混合監督訓練77
4.3.1 有監督與自監督的混合監督訓練 77
4.3.2 半監督混合監督訓練78
4.4 小結 80
第5 章 多模態大模型 81
5.1 基礎大模型 81
5.1.1 語言大模型 83
5.1.2 視覺大模型 88
5.1.3 語音大模型 93
5.1.4 多模態基礎大模型 94
5.2 大語言模型推理方法96
5.2.1 提示學習 96
5.2.2 上下文學習 99
5.2.3 思維鏈 100
5.3 模型微調103
5.3.1 LoRA 103
5.3.2 人類反饋強化學習 104
5.4 分布式訓練 107
5.4.1 DeepSpeed 108
5.4.2 Megatron-LM 111
5.5 小結 114
第6 章 多模態理解 115
6.1 圖像描述115
6.1.1 描述方法116
6.1.2 評價指標119
6.2 視頻描述 119
6.2.1 視頻定位119
6.2.2 視頻描述120
6.2.3 視頻摘要生成 121
6.2.4 評價指標123
6.3 視覺問答 124
6.3.1 問題定義 124
6.3.2 問答方法 125
6.3.3 評價指標 132
6.4 小結 133
第7 章 多模態檢索 134
7.1 數據檢索 134
7.1.1 單模態數據與檢索 135
7.1.2 多模態數據與檢索 138
7.2 跨模態檢索 139
7.2.1 檢索方法 140
7.2.2 評價指標 144
7.3 交互式檢索 146
7.4 小結 149
第8 章 多模態生成 150
8.1 圖像生成 150
8.1.1 問題定義 151
8.1.2 生成方法 154
8.1.3 評價指標 162
8.2 視頻生成 165
8.2.1 問題定義 166
8.2.2 生成方法 169
8.2.3 評價指標 174
8.3 語音生成 177
8.3.1 問題定義 177
8.3.2 合成方法 179
8.3.3 前端處理 183
8.3.4 后端模型 186
8.3.5 評價標準 190
8.4 小結 191
第9 章 多模態推理 193
9.1 知識圖譜推理 193
9.1.1 基于規則學習 194
9.1.2 基于路徑排序 197
9.1.3 基于表示學習 198
9.1.4 基于神經網絡學習 200
9.2 多模態推理 204
9.2.1 視覺問答 204
9.2.2 視覺常識推理 205
9.2.3 視覺語言導航 208
9.3 小結 209
第10 章 多模態交互 210
10.1 可穿戴交互 210
10.1.1 交互方式 212
10.1.2 相關技術 214
10.1.3 智能穿戴設備 216
10.2 人機對話交互 217
10.2.1 語音識別 217
10.2.2 情感識別 218
10.2.3 語音合成 218
10.2.4 對話系統 219
10.3 聲場感知交互 219
10.3.1 動作識別 220
10.3.2 聲源定位 220
10.3.3 副語音信息交互增強 220
10.3.4 音頻感知與識別 221
10.4 混合現實實物交互 221
10.4.1 靜態被動力觸覺 222
10.4.2 相遇型被動力觸覺 222
10.5 小結 223
第11 章 多模態模型安全與可信 224
11.1 模型的可解釋性 224
11.1.1 遷移學習 224
11.1.2 反向傳播和顯著性圖 226
11.1.3 特征反演 227
11.1.4 敏感性分析 227
11.1.5 注意力機制 228
11.1.6 沙普利疊加解釋 229
11.2 人工智能倫理規范 . 230
11.2.1 標準認定 230
11.2.2 科技倫理治理 231
11.2.3 行業自律 233
11.3 小結 . 233
第12 章 總結與展望 235
12.1 世界模型 235
12.2 情感計算 236
12.3 類腦智能 238
12.4 博弈智能 240
12.5 小結 241
1.1 引言 1
1.2 基本術語 3
1.2.1 傳感器 3
1.2.2 模態 3
1.2.3 多模態 3
1.2.4 算法模型 6
1.2.5 表征學習 6
1.2.6 語義理解 7
1.2.7 遷移學習 7
1.2.8 內容生成 7
1.2.9 模態融合 8
1.2.10 模態對齊 8
1.2.11 多模態學習 9
1.3 發展歷程 9
1.4 應用現狀 10
1.5 小結 12
第2 章 基礎知識 14
2.1 傳統機器學習 14
2.1.1 模型評估與選擇 15
2.1.2 線性模型 16
2.1.3 分類 18
2.1.4 回歸 19
2.2 深度學習 20
2.2.1 卷積神經網絡 20
2.2.2 循環神經網絡 22
2.2.3 Transformer 23
2.3 優化算法 25
2.3.1 梯度下降算法 26
2.3.2 反向傳播 27
2.4 應用領域 28
2.4.1 計算機視覺 29
2.4.2 自然語言處理30
2.4.3 語音識別 31
2.5 小結 32
第3 章 多模態學習 34
3.1 模態表示 34
3.1.1 文本模態表示 34
3.1.2 視覺模態表示 37
3.1.3 聲音模態表示 38
3.1.4 其他模態表示 40
3.1.5 多模態聯合表示 43
3.1.6 多模態協同表示 44
3.2 多模態融合 46
3.2.1 數據級融合 46
3.2.2 特征級融合 46
3.2.3 目標級融合 47
3.2.4 混合式融合 49
3.3 跨模態對齊 50
3.3.1 顯式對齊：無監督對齊和有監督對齊 50
3.3.2 隱式對齊：注意力對齊和語義對齊51
3.4 多模態協同學習 52
3.4.1 基于平行數據的協同學習 52
3.4.2 基于非平行數據的協同學習 53
3.4.3 基于混合平行數據的協同學習 54
3.5 小結 56
第4 章 多模態訓練 57
4.1 有監督訓練 57
4.1.1 視覺監督訓練 57
4.1.2 文本監督訓練 61
4.1.3 多模態監督訓練 63
4.2 自監督訓練 72
4.2.1 基于對比學習的自監督訓練73
4.2.2 基于掩碼學習的自監督訓練 75
4.3 混合監督訓練77
4.3.1 有監督與自監督的混合監督訓練 77
4.3.2 半監督混合監督訓練78
4.4 小結 80
第5 章 多模態大模型 81
5.1 基礎大模型 81
5.1.1 語言大模型 83
5.1.2 視覺大模型 88
5.1.3 語音大模型 93
5.1.4 多模態基礎大模型 94
5.2 大語言模型推理方法96
5.2.1 提示學習 96
5.2.2 上下文學習 99
5.2.3 思維鏈 100
5.3 模型微調103
5.3.1 LoRA 103
5.3.2 人類反饋強化學習 104
5.4 分布式訓練 107
5.4.1 DeepSpeed 108
5.4.2 Megatron-LM 111
5.5 小結 114
第6 章 多模態理解 115
6.1 圖像描述115
6.1.1 描述方法116
6.1.2 評價指標119
6.2 視頻描述 119
6.2.1 視頻定位119
6.2.2 視頻描述120
6.2.3 視頻摘要生成 121
6.2.4 評價指標123
6.3 視覺問答 124
6.3.1 問題定義 124
6.3.2 問答方法 125
6.3.3 評價指標 132
6.4 小結 133
第7 章 多模態檢索 134
7.1 數據檢索 134
7.1.1 單模態數據與檢索 135
7.1.2 多模態數據與檢索 138
7.2 跨模態檢索 139
7.2.1 檢索方法 140
7.2.2 評價指標 144
7.3 交互式檢索 146
7.4 小結 149
第8 章 多模態生成 150
8.1 圖像生成 150
8.1.1 問題定義 151
8.1.2 生成方法 154
8.1.3 評價指標 162
8.2 視頻生成 165
8.2.1 問題定義 166
8.2.2 生成方法 169
8.2.3 評價指標 174
8.3 語音生成 177
8.3.1 問題定義 177
8.3.2 合成方法 179
8.3.3 前端處理 183
8.3.4 后端模型 186
8.3.5 評價標準 190
8.4 小結 191
第9 章 多模態推理 193
9.1 知識圖譜推理 193
9.1.1 基于規則學習 194
9.1.2 基于路徑排序 197
9.1.3 基于表示學習 198
9.1.4 基于神經網絡學習 200
9.2 多模態推理 204
9.2.1 視覺問答 204
9.2.2 視覺常識推理 205
9.2.3 視覺語言導航 208
9.3 小結 209
第10 章 多模態交互 210
10.1 可穿戴交互 210
10.1.1 交互方式 212
10.1.2 相關技術 214
10.1.3 智能穿戴設備 216
10.2 人機對話交互 217
10.2.1 語音識別 217
10.2.2 情感識別 218
10.2.3 語音合成 218
10.2.4 對話系統 219
10.3 聲場感知交互 219
10.3.1 動作識別 220
10.3.2 聲源定位 220
10.3.3 副語音信息交互增強 220
10.3.4 音頻感知與識別 221
10.4 混合現實實物交互 221
10.4.1 靜態被動力觸覺 222
10.4.2 相遇型被動力觸覺 222
10.5 小結 223
第11 章 多模態模型安全與可信 224
11.1 模型的可解釋性 224
11.1.1 遷移學習 224
11.1.2 反向傳播和顯著性圖 226
11.1.3 特征反演 227
11.1.4 敏感性分析 227
11.1.5 注意力機制 228
11.1.6 沙普利疊加解釋 229
11.2 人工智能倫理規范 . 230
11.2.1 標準認定 230
11.2.2 科技倫理治理 231
11.2.3 行業自律 233
11.3 小結 . 233
第12 章 總結與展望 235
12.1 世界模型 235
12.2 情感計算 236
12.3 類腦智能 238
12.4 博弈智能 240
12.5 小結 241
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多模態人工智能 大模型核心原理與關鍵技術 作者簡介
中國科學院自動化研究所副總工程師，研究員，博導，紫東太初大模型中心常務副主任，武漢人工智能研究院院長，中國科學院大學人工智能學院崗位教授，主要從事視頻圖像分析、多模態大模型、自監督學習，目標檢測與跟蹤、細粒度識別，行為識別等方面的應用基礎研究，同時也涉及了模式識別與機器學習方面的相關理論研究。
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