In this TED talk, the speaker explo

In this TED talk, the speaker explores the challenges and progress in computer vision technology. They discuss the complexity of teaching computers to understand visual information and the importance of massive datasets, exemplified by the ImageNet project. Using convolutional neural networks, computers can now accurately recognize and label objects in images. The speaker emphasizes the need to bridge the gap between vision and language, enabling computers to generate human-like sentences based on images. They demonstrate a model capable of this feat, envisioning applications in healthcare, transportation, disaster relief, and scientific exploration. The speaker anticipates a future where computers possess visual intelligence, collaborating with humans to explore the world. Their personal motivation stems from creating a better future for their son and society by giving computers the ability to see and understand the world.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการบรรยาย TED นี้ ผู้บรรยายจะสำรวจความท้าทายและความก้าวหน้าของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ พวกเขาหารือถึงความซับซ้อนในการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจข้อมูลภาพและความสำคัญของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดังตัวอย่างจากโครงการ ImageNet การใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนทำให้คอมพิวเตอร์สามารถจดจำและติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพได้อย่างแม่นยำ ผู้บรรยายเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการเชื่อมช่องว่างระหว่างการมองเห็นและภาษา ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างประโยคที่เหมือนมนุษย์จากรูปภาพได้ พวกเขาสาธิตแบบจำลองที่มีความสามารถในการบรรลุเป้าหมายนี้ โดยจินตนาการถึงการใช้งานในด้านการดูแลสุขภาพ การขนส่ง การบรรเทาภัยพิบัติ และการสำรวจทางวิทยาศาสตร์ วิทยากรคาดการณ์ถึงอนาคตที่คอมพิวเตอร์มีความฉลาดทางการมองเห็น โดยร่วมมือกับมนุษย์เพื่อสำรวจโลก แรงจูงใจส่วนตัวของพวกเขามาจากการสร้างอนาคตที่ดีกว่าให้กับลูกชายและสังคมด้วยการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็นและเข้าใจโลกได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงาน TED Talk ครั้งนี้ วิทยากรได้พูดถึงความท้าทายและความก้าวหน้าของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชั่น พวกเขาได้หารือเกี่ยวกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจความซับซ้อนของข้อมูลภาพและความสําคัญของชุดข้อมูลจํานวนมากเช่นโครงการ ImageNet ด้วยการใช้เครือข่ายประสาท convolution คอมพิวเตอร์สามารถระบุและทําเครื่องหมายวัตถุในภาพได้อย่างแม่นยํา วิทยากรเน้นถึงความจำเป็นในการเชื่อมช่องว่างระหว่างการมองเห็นและภาษาเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างประโยคที่คล้ายกับมนุษย์ตามภาพ พวกเขาแสดงแบบจำลองที่สามารถบรรลุความสําเร็จนี้ได้ โดยจินตนาการถึงการประยุกต์ใช้ในการแพทย์ การขนส่ง การบรรเทาภัยพิบัติและการสํารวจทางวิทยาศาสตร์ ผู้บรรยายคาดการณ์ว่าในอนาคตคอมพิวเตอร์จะมีปัญญาในการมองเห็น ทำงานร่วมกับมนุษย์ในการสำรวจโลก แรงจูงใจส่วนตัวของพวกเขามาจากการสร้างอนาคตที่ดีกว่าสําหรับลูกชายและสังคมของพวกเขาโดยการทําให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็นและเข้าใจโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการบรรยายTEDนี้ลําโพงสํารวจความท้าทายและความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ พวกเขาพูดถึงความสําคัญของการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจถึงความซับซ้อนของข้อมูลภาพและความสําคัญของชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้โครงการImageNetเป็นตัวอย่าง การใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบconvolutionalคอมพิวเตอร์สามารถระบุและทําเครื่องหมายวัตถุในภาพได้อย่างถูกต้อง ลําโพงเน้นย้ําถึงความจําเป็นที่จะต้องเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างภาพและภาษาเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างประโยคที่คล้ายคลึงกับมนุษย์บนพื้นฐานของภาพ พวกเขาแสดงให้เห็นถึงรูปแบบที่สามารถบรรลุความสําเร็จนี้และคาดการณ์การประยุกต์ใช้ในการดูแลสุขภาพการขนส่งการบรรเทาภัยพิบัติและการสํารวจทางวิทยาศาสตร์ ลําโพงทํานายว่าคอมพิวเตอร์มีสติปัญญาภาพทํางานร่วมกับมนุษย์เพื่อสํารวจอนาคตของโลก แรงจูงใจส่วนบุคคลของพวกเขาเกิดจากการสร้างอนาคตที่ดีขึ้นสําหรับลูกชายและสังคมโดยการให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็นและเข้าใจโลกได้