计算机视觉科学家应该对图像处理，机器学习和深度学习概念有深刻的理解。精通Python或C等编程语言以及OpenCV，TensorFlow和PyTorch等库对于开发和测试算法至关重要。数学概念的知识，如线性代数，微积分和概率是理解和设计视觉模型的关键。熟悉ImageNet或COCO等数据集以及处理注释和预处理任务的专业知识非常重要。此外，及时了解计算机视觉的最新研究和趋势，如变压器和多模式人工智能，对于该领域的创新至关重要。
计算机视觉适合什么专业？
继续阅读
什么是无模式图数据建模？
知识图是描述实体、概念和数据之间关系的信息的结构化表示。在自然语言处理 (NLP) 中，它们通过为单词和短语提供上下文和含义来帮助改善对语言的理解和解释。知识图谱不仅可以通过统计模式分析文本，还可以捕获语义信息，从而使NLP系统能够更好地掌
文本预处理在自然语言处理（NLP）中是如何工作的？
Transformer架构是一种深度学习模型，旨在通过完全依赖注意力机制而不是递归或卷积来处理顺序数据，例如文本。在开创性的论文中介绍了 “注意力就是你所需要的一切” (2017)，它已经成为像BERT和GPT这样的现代NLP模型的基础。
自然语言处理在机器翻译中的作用是什么？
NLP通过使系统能够处理文本并将其与其他数据类型 (例如图像，音频和视频) 集成在多模态AI中发挥关键作用。这种集成允许AI执行需要理解多种模态的复杂任务，例如为图像生成字幕，分析视频内容或响应语音命令。
基于Transformer的架构