臺大課程網
預選課表

多模態人工智慧

115-1 開課
  • 備註

  • 本校選課狀況

    已選上
    0/84
    外系已選上
    0/0
    剩餘名額
    0
    已登記
    0
  • 課程概述
    本課程將深入探討多模態人工智慧的前瞻技術，以多模態大型語言模型為主軸，了解最新的研究進展。透過文獻分析、實作練習與專題設計，學生將認識關鍵技術的發展脈絡與實務，建立研究與應用的能力。
  • 課程目標
    本課程的目標在於讓修課同學： ● 掌握多模態人工智慧的前瞻技術 ● 培養多模態人工智慧的實作基礎 ● 建立分析學術文獻的思維 ● 運用所學發展創新研究
  • 課程要求
    ● Solid background in Machine Learning and Deep Learning ● Proficiency in Linux, Python, and PyTorch ● Access to a personal GPU is required for assignments and the final project
  • 預期每週課前或/與課後學習時數
    6 hours
  • Office Hour
  • 指定閱讀
    待補
  • 參考書目
    P.-Y. Chen and S. Liu, “Introduction to Foundation Models,” Springer, 2025.
  • 評量方式
    45%

    Assignments

    15%

    Paper Reviews

    35%

    Final Project

    5%

    Participation

    Only for guest lectures

    1. 本校建議 A+ 比例上限為 20% ，非強制規定， 授課教師可依課程要求調整，建議必修課程參考。
    2. 本校採用等第制評定成績，學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考，授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見 學習評量專區。
  • 針對學生困難提供學生調整方式
    調整方式說明
    D1

    由師生雙方議定

    Negotiated by both teachers and students

  • 補課資訊
  • 課程進度
    9/10第 1 週Deep Learning Basics
    9/17第 2 週Self-Supervised Learning
    9/24第 3 週Transformers
    10/01第 4 週Pre-trained Transformers
    10/08第 5 週Generative Pre-trained Transformers
    10/15第 6 週Vision-Language Models
    10/22第 7 週Multimodal Large Language Models
    10/29第 8 週Large Reasoning Models
    11/05第 9 週Multimodal Large Reasoning Models + Guest Lecture
    11/12第 10 週Thinking with Images
    11/19第 11 週Latent Reasoning + Guest Lecture
    11/26第 12 週Final Project Proposal
    12/03第 13 週Vision-Language-Action Models
    12/10第 14 週World Models + Guest Lecture
    12/17第 15 週World Action Models + Guest Lecture
    12/24第 16 週Final Project Presentation
  • 為確保您我的權利，請尊重智慧財產權及不得非法影印。