Deep Learning: Explorer la vision et les transformateurs de langage

Cette séance de cours se concentre sur les architectures avancées de transformateurs en apprentissage profond, en particulier le transformateur Swin, HUBERT et Flamingo. L'instructeur commence par récapituler les sujets précédents, y compris la vision et les transformateurs audio, et leurs applications dans les entrées multimodales. La séance de cours souligne l'importance de comprendre comment ces modèles peuvent être utilisés pour divers types de données, tels que les images et le texte. Le transformateur Swin est présenté comme un modèle efficace qui répond aux défis de l'échelle dans les images, tandis que HUBERT est discuté pour ses capacités dans l'apprentissage de la représentation vocale. L’architecture Flamingo est mise en avant pour son approche innovante de l’entrelacement des données visuelles et textuelles, permettant des interactions complexes. L'instructeur encourage les étudiants à appliquer ces concepts à leurs mini-projets, en soulignant l'importance de la mise en œuvre pratique et de l'expérimentation. Tout au long de la séance de cours, l'instructeur s'engage avec les étudiants, en répondant à leurs questions et en fournissant un aperçu de l'avenir de l'apprentissage profond et de ses implications sociétales.