Multimodal: tanlov bo'yicha Computer Vision yoki Audio/Speech

Kurs haqida

Kurs multimodal yo'nalishlardan birida ixtisoslashuvni chuqurlashtiradi: Computer Vision (detektsiya, segmentatsiya, vision-language modellar) yoki Audio/Speech (ASR, TTS, speaker diarization, multimodal audio modellar). Modalitaga xos arxitektura yechimlari, shuningdek umumiy multimodal fusion yondashuvlari o'rganiladi. Kurs ilmiy-tadqiqot yo'nalishiga (s3-ai-research) va amaliy loyihalarga (s3-applied-ai) tayyorlaydi.

Nimalarni o'rganasiz

✓Real datasetda ixtisoslashgan multimodal arxitekturani qurish va fine-tuning qilish

✓Annotatsiyaga bo'lgan ehtiyojni kamaytirish uchun self-supervised pretraining qo'llash

✓Modalitalarni yagona tizimga birlashtirish uchun fusion mexanizmini amalga oshirish

✓Modalitaga xos metrikalar (mAP, WER, FID va boshqalar) yordamida sifatni baholash

Asosiy mavzular

•Tasvir/audioni qayta ishlash xususiyatlari: fazoviy va vaqtli strukturalar

•Backbone arxitekturalar: ResNet, ViT, EfficientNet (CV) / wav2vec, Whisper (Audio)

•Obyektlarni detektsiya qilish (YOLO, DETR) yoki end-to-end ASR tizimlari

•Segmentatsiya (Mask R-CNN, SAM) yoki TTS (FastSpeech, VITS)

•Vision-Language modellar: CLIP, BLIP, LLaVA / Audio-Language: AudioLM, AudioPaLM

•Multimodal fusion: early, late, cross-attention

•Muayyan modalitada self-supervised o'qitish

•CV/Audio uchun augmentatsiyalar va domain adaptation

•Modalitaning benchmarklari va baholash metrikalari

Ushbu tavsif avtomatik tarzda yaratilgan va hali o'qituvchi tomonidan tekshirilmagan — bu muhokama uchun qoralama.

Kurs haqida

Nimalarni o'rganasiz

Asosiy mavzular

Fikr-mulohaza