探索Ultralytics 术语表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等知识。
探索深度强化学习（DRL）及其如何将人工智能决策与深度学习相结合。立即学习如何Ultralytics 作为感知层。
探索深度伪造背后的技术，从生成对抗网络到自编码器。了解Ultralytics 如何为合成媒体提供实时检测能力，并推动人工智能伦理发展。
了解深度估计如何为计算机视觉增添3D立体感。探索单目深度和立体视觉等技术，Ultralytics 模型进行实践。
了解检测头如何实现实时目标检测。探索Ultralytics 中的作用，该系统能以高精度预测边界框和标签。
探索差分隐私如何保障机器学习安全。了解隐私预算、噪声注入，以及如何使用Ultralytics 保护数据集。
探索扩散模型如何运用生成式人工智能创建高保真数据。立即学习如何通过逼真的合成数据Ultralytics 。
了解降维如何优化机器学习工作流。探索PCA和t-SNE等技术，以Ultralytics 性能和数据可视化效果。
了解直接偏好优化（DPO）如何简化人工智能对齐。探索如何比传统强化学习反馈（RLHF）更高效地提升模型安全性和性能。
探索分布式训练如何将AI工作负载扩展至多张GPU。学习如何通过DDP加速Ultralytics 训练，实现更快、更精准的结果。
探索 Docker 如何实现可重复的人工智能部署。学习如何将Ultralytics 模型打包到容器中，实现从云端到边缘设备的无缝扩展。
探索遗忘层如何防止神经网络过拟合。学习如何Ultralytics 实现这种正则化技术以提高准确率。
探索边缘人工智能，学习如何在本地硬件上部署Ultralytics ，实现实时推理、降低延迟并增强边缘端数据隐私保护。
