Explique comment les robots manipulent des objets en utilisant des instructions en langage naturel et intègre des modèles de langage de vision pour améliorer les performances.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.
Explore les stratégies d'optimisation pour les accélérateurs d'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur la réduction des mouvements de données grâce au batching, à l'optimisation des flux de données et à la compression.
