Schița de curs

Introducere în inteligența artificială multimodală

  • Înțelegerea datelor multimodale
  • Concepte și definiții cheie
  • Istoria și evoluția învățării multimodale

Prelucrarea datelor multimodale

  • Colectarea și preprocesarea datelor
  • Extragerea caracteristicilor din diferite modalități
  • Tehnici de fuziune a datelor

Învățarea reprezentării multimodale

  • Învățarea reprezentărilor comune
  • Încorporări intermodale
  • Învățarea prin transfer între modalități

Aliniere și traducere multimodală

  • Alinierea datelor din mai multe modalități
  • Sisteme de regăsire intermodală
  • Traducerea între modalități (de exemplu, de la text la imagine, de la imagine la text)

Raționament și inferență multimodală

  • Logică și raționament cu date multimodale
  • Tehnici de inferență în IA multimodală
  • Aplicații în domeniul răspunsului la întrebări și al luării deciziilor

Modele generative în IA multimodală

  • Rețele adversare generative (GAN) pentru date multimodale
  • Autocodificatoare variaționale (VAE) pentru generare multimodală
  • Aplicații creative ale AI multimodale generative

Tehnici de fuziune multimodală

  • Metode de fuziune timpurie, târzie și hibridă
  • Mecanisme de atenție în fuziunea multimodală
  • Fuziunea pentru percepție și interacțiune robustă

Aplicații ale inteligenței artificiale multimodale

  • Interacțiunea multimodală om-calculator
  • Inteligența artificială în vehiculele autonome
  • Aplicații în domeniul sănătății (de exemplu, imagistică și diagnosticare medicală)

Considerații și provocări de ordin etic

  • Prejudiciul și corectitudinea în sistemele multimodale
  • Preocupări legate de confidențialitatea datelor multimodale
  • Proiectarea și implementarea etică a sistemelor de inteligență artificială multimodale

Subiecte avansate în IA multimodală

  • Transformatoare multimodale
  • Învățarea autosupravegheată în AI multimodală
  • Viitorul învățării automate multimodale

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegere de bază a inteligenței artificiale și a învățării automate
  • Competențe de programare Python.
  • Familiaritate cu manipularea și preprocesarea datelor

Audiență

  • Cercetători în domeniul IA
  • Cercetători de date
  • Inginerii de învățare automată
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite