浏览 Ultralytics 词汇表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等。
了解基础模型如何通过可扩展的架构、广泛的预训练和对各种应用的可适应性来彻底改变 AI。
探索联邦学习：一种以隐私为中心的 AI 方法，支持跨设备进行去中心化模型训练，而无需共享原始数据。
了解面部识别技术的工作原理、应用、伦理挑战以及 Ultralytics 如何简化模型部署。
使用符合伦理道德且无偏见的模型确保 AI 的公平性。探索用于公平 AI 解决方案的工具、策略和 Ultralytics YOLO。
了解特征图如何驱动 Ultralytics YOLO 模型，从而实现精确的对象检测和自动驾驶等高级 AI 应用。
了解模糊逻辑如何通过在不确定性下进行类人推理来增强 AI，从而为从自动驾驶车辆到医疗诊断的各种应用提供动力。
了解机器学习中的 FLOPs！了解它如何衡量模型复杂性、影响效率并帮助硬件选择。
了解特征金字塔网络 (FPN) 如何在 YOLO11 和现代 CV 系统中实现多尺度物体检测，提高大小物体的检测精度。
探索 Flash Attention - 一种快速、内存效率高的 Transformer 注意力方法，可加快 GPU 训练和 NLP 与 CV 的实时推理。
了解 Focal Loss 如何解决物体检测中的类不平衡问题--将训练重点放在困难示例上，从而提高不平衡数据集的准确性。
了解 GAN 如何通过生成逼真的图像、增强数据并推动医疗保健、游戏等领域的创新来革新人工智能。
了解梯度下降如何优化像 Ultralytics YOLO 这样的 AI 模型，从而在从医疗保健到自动驾驶汽车等任务中实现准确的预测。
