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- P5 · [中文] 05-一个框架讲透常见模型架构
- P6 · [中文] 06-多模态对齐:语言+视觉+音频
- P7 · [中文] 07-多模态融合:同时理解图文音视频
- P8 · [中文] 08-跨模态学习:让AI看懂世界
- P9 · [中文] 09-大基础模型:从预训练到对齐
- P10 · [中文] 10-多模态大模型:从LLM到LMM
- P11 · [中文] 11-强化学习与交互:让AI多步推理
- P12 · [中文] 12-人机交互:AI的安全、信任与协作
- P13 · [英文] 01-课程导论:用AI搞定几乎所有事
- P14 · [英文] 02-如何用AI做研究:从想法到论文
- P15 · [英文] 03-数据·结构·信息:AI如何理解多模态数据
- P16 · [英文] 04-实战工具:PyTorch与HuggingFace上手
- P17 · [英文] 05-一个框架讲透常见模型架构
- P18 · [英文] 06-多模态对齐:语言+视觉+音频
- P19 · [英文] 07-多模态融合:同时理解图文音视频
- P20 · [英文] 08-跨模态学习:让AI看懂世界
- P21 · [英文] 09-大基础模型:从预训练到对齐
- P22 · [英文] 10-多模态大模型:从LLM到LMM
- P23 · [英文] 11-强化学习与交互:让AI多步推理
- P24 · [英文] 12-人机交互:AI的安全、信任与协作
Description
【课程简介】 MIT最新课程《How to AI (Almost) Anything》(如何用AI搞定几乎所有事)2026最新重制版,由MIT媒体实验室助理教授 Paul Liang(保罗·梁)主讲。这是一门面向AI时代的多模态人工智能课:从数据与模型架构讲起,覆盖多模态对齐、融合、跨模态学习,再到大语言模型、多模态大模型、AI推理与人机交互,一门课带你看清当前AI的全貌与前沿。 【适合谁看】 - 想系统入门多模态AI/大模型的同学 - 有一定深度学习基础、想跟进前沿的工程师 - 想了解「AI还能做什么」的研究者与产品人 【观看指南】 P1-P12 为中文配音版,P13-P24 为英文原声版(配中英字幕),可按需选择。 【课程目录】 P1 课程导论 | P2 用AI做研究 | P3 数据·结构·信息 | P4 PyTorch实战工具 P5 常见模型架构 | P6 多模态对齐 | P7 多模态融合 | P8 跨模态学习 P9 大基础模型 | P10 多模态大模型 | P11 强化学习与交互 | P12 人机交互 搬运翻译不易,全套课程的听写、翻译、配音、字幕都由UP精心制作(2026重制:全新中文配音+中英双语字幕)。如果这门课对你有帮助,欢迎点赞、投币、收藏三连,有条件的朋友可以充电支持,你的支持是UP持续搬运高质量课程的最大动力! 课程来源:MIT Media Lab, How to AI (Almost) Anything(仅供学习交流) ———————————— 📚 配套增值服务 🎁 免费课件:评论区扣「课件」后私信 UP主领取 配套学习站已上线 5 大学习路线(AI大模型 / 计算机本科 / C++就业 / 嵌入式 / 金融创业),指定翻译课程配完整图文教程 ⚡ 充电支持后私信 UP主,开通对应课程学习权益
Comments
助教叫大胃袋[doge][笑哭]
♥ 12 ↩ 1
@MilkyAi 详细内容私信发我
♥ 1
已一键三连加关注,想要资料!
♥ 1 ↩ 1
@MilkyAi 详细内容私信发我
♥ 1
太好了。会把这个课程全部翻译完吗
♥ 1 ↩ 1
可以看一下我发的文章,是我的想法问题需要的团队
↩ 2
介绍MIT新课程“如何用AI搞定几乎所有事”,核心是多感官AI应用原则,成绩以阅读讨论和60%研究项目为主。
大家会和GPT讨论梦想吗?☻
这门课有前置要看吗
↩ 1
@MilkyAi 详细内容私信发我