多模态大模型LLM 与AIGC实战课程资源介绍:
在本课程中,我们将探索多模态和AIGC的强大结合,为未来的智能技术奠定基础.课程将以主流和前沿模型为入手点,深入探讨多模态和AIGC的前沿技术和应用,旨在为学生提供全面深入的理解和实际操作的经验。
资源目录:
多模态大模型LLM与AIGC前沿技术实战 ├─ 预习资料:AIGC和扩散学习.mp4 ├─ 预习资料:Transformer和bert.mp4 ├─ 预习资料:卷积神经网络CNN.mp4 ├─ 预习资料:深入理解卷积神经网络CNN(上).mp4 ├─ 预习资料:深入理解卷积神经网络CNN(下).mp4 ├─ 预测资料:GPU的原理.mp4 ├─ 多模态训练营:1.Vit模型详解和代码实战.mp4 ├─ 多模态训练营2:常见非CNN分类模型和目标检测模型Detr和yolos.mp4 ├─ 多模态训练营:3.clip模型讲解和源码解析.mp4 ├─ 多模态训练营:4.多模态的模型架构和blip模型详解.mp4 ├─ 多模态训练营:5.Blip2模型详解和CogVLM模型.mp4 ├─ 多模态训练营:6.Unet模型和目标分割.mp4 ├─ 多模态训练营:7.SAM大模型.mp4 ├─ 多模态训练营:8.stableDiffusion.mp4 └─ 多模态训练营9:面试题讲解.mp4