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書本資訊
書名：GPT5 新時代：多模態深度學習精實操練
作者：馮方向、王小捷
出版社：深智數位（聯合發行）
出版日期：2024年
ISBN：9786267383520
頁數：約 296 頁
書本摘要
本書系統介紹多模態資訊處理技術，是一本兼具理論基礎與實務案例的深度學習教材。內容涵蓋四大部分：
1. 入門篇：闡述多模態處理的概念、挑戰與發展歷史，說明圖文檢索、影像描述、視覺問答等典型應用。
2. 單模態表示：介紹文字表示技術（詞嵌入、RNN、注意力模型）及影像表示技術（CNN、視覺 Transformer、Autoencoder）。
3. 核心技術與實戰：逐步講解多模態表示、對齊、融合與轉換，每章皆有案例可操作，幫助理論轉化為實踐。
4. 前沿預訓練技術：總結多模態預訓練框架、資料集、模型與下游應用，揭示通用 AI 的未來趨勢。
本書強調「學得懂、做得出來」，適合大專院校課程教材及 AI 工程師進修使用。
核心 5 大重點摘要
1. 多模態資訊處理是人工智慧發展的必然方向。
2. 單模態表示是多模態技術的基礎，需熟悉文字與影像的特徵抽取方法。
3. 多模態核心技術包含表示、對齊、融合、轉換四大模塊。
4. 案例實作是理解與應用的最佳途徑，每章皆有對應練習。
5. 多模態預訓練模型將成為跨任務 AI 的核心框架。
內容重點整理
本書全面介紹多模態深度學習的理論與實務。
首先在緒論部分，作者闡述了多模態資訊處理的背景與挑戰，並解釋為何單一模態無法滿足人工智慧的全面需求。
在多模態任務部分，書中以圖文跨模態檢索、影像描述、視覺問答、文字生成影像等為例，讓讀者了解不同任務的實際應用場景。
單模態表示技術是多模態的基礎。
文字部分包括靜態詞嵌入、RNN 以及注意力機制的應用；影像部分則包含 CNN、視覺 Transformer 及 Autoencoder，幫助建立高效特徵表示。
隨後，本書進入多模態核心技術，依序探討多模態表示、對齊、融合與轉換。
表示部分強調共用與對應策略；對齊部分解釋注意力與圖神經網路方法；融合部分介紹雙線性與注意力融合；轉換部分則透過編解碼架構與 GAN 案例說明。
各章節均設計了案例操作，確保理論能夠落實到實踐。
最後的多模態預訓練章節，作者將近年興起的多模態大模型框架、資料集、模型結構、預訓練任務與下游應用完整呈現，幫助讀者理解多模態 AI 的最新進展。
總結來說，本書不僅是一本教材，也是一份實用手冊，適合 AI 學習者、研究人員與產業工程師使用，既能建立理論基礎，也能快速掌握應用方法。
這本《GPT5 新時代：多模態深度學習精實操練》的筆記內容與AI初級鑑定的對應點如下：
- L113 機器學習概念：這本筆記的**「入門篇」和「單模態表示篇」雖然沒有直接使用初級鑑定中的專有名詞，但其介紹的文字表示**（例如詞嵌入）和影像表示（例如CNN）技術，都屬於機器學習與深度學習的基本概念。這與IPAS L11302「常見的機器學習模型」有所關聯。
- L114 鑑別式AI與生成式AI概念：筆記中提到**「文字生成影像」、「影像描述」**等任務，這些都是典型的生成式AI應用。這部分內容與IPAS L11401「鑑別式AI與生成式AI的基本原理」和 L11402「整合應用」高度相關。
2. IPAS 中級能力鑑定與書本內容對應
AI中級鑑定要求更深入的技術知識與實務應用，這本筆記的內容與中級鑑定評鑑範圍有非常高的重疊性，尤其是在「人工智慧技術應用與規劃」這個科目：
- L211 AI 相關技術應用：這是最核心的對應部分。
- L21101 自然語言處理技術與應用：筆記中介紹的**「文字表示」**（包括詞嵌入、RNN、注意力模型）是自然語言處理的基礎。
- L21102 電腦視覺技術與應用：筆記中提到的**「影像表示」**（如CNN、視覺 Transformer）是電腦視覺的關鍵技術。
- L21104 多模態人工智慧應用：這本筆記的書名就直接點出了這個重點。筆記中詳細介紹的多模態表示、對齊、融合、轉換四大核心技術，以及**跨模態檢索、視覺問答（VQA）**等任務，都直接對應IPAS評鑑中的多模態應用。
- L213 AI技術應用與系統部署：
- L21301 數據準備與模型選擇：筆記中提到**「預訓練模型」和「下游任務」**，這與模型選擇和微調的過程相關。
- L23 機器學習技術與應用：
- L232 機器學習與深度學習：筆記的**「單模態表示篇」和「多模態核心技術篇」是這個評鑑主題的精華。它不僅涵蓋深度學習原理與框架**，更延伸到多模態學習這個前沿領域。
考試準備建議與重點
初級考試準備建議：
- 專注基礎：理解書中關於單模態表示（文字和影像）的基礎概念即可。雖然書本內容較深，但初級考試重點在於基本原理的理解，而非複雜的數學推導。
- 著重應用：特別注意筆記中提到的**「多模態任務」**章節，例如影像描述和文字生成影像，這能幫助你掌握生成式AI的應用範疇，這也是初級考試的重要考點。
中級考試準備建議：
- 掌握核心技術：中級考試的重點在於技術深度。務必深入理解筆記中多模態核心技術（表示、對齊、融合、轉換）的運作原理。
- 關注前沿：筆記中的**「多模態預訓練」章節與中級鑑定中多模態人工智慧應用**這個前沿主題高度相關。這部分內容將是區分專業能力的關鍵。
- 串連概念：將筆記中的單模態表示（如Transformer）與多模態核心技術（如注意力融合）串聯起來，理解多模態模型如何從基礎的單模態技術發展而來。
