Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji multimodalnej

  • Rozumienie danych multimodalnych
  • Kluczowe pojęcia i definicje
  • Historia i ewolucja uczenia multimodalnego

Przetwarzanie danych multimodalnych

  • Zbieranie i przygotowywanie danych
  • Ekstrakcja cech z różnych modalności
  • Techniki fuzji danych

Uczenie się reprezentacji multimodalnych

  • Uczenie się wspólnych reprezentacji
  • Wbicie międzymodalne
  • Przenoszenie uczenia między modalnościami

Wyrównywanie i tłumaczenie multimodalne

  • Wyrównywanie danych z wielu modalności
  • Systemy odzyskiwania międzymodalnego
  • Tłumaczenie między modalnościami (np. tekst-obraz, obraz-tekst)

Rozumowanie i wnioskowanie multimodalne

  • Logika i rozumowanie z danymi multimodalnymi
  • Techniki wnioskowania w sztucznej inteligencji multimodalnej
  • Zastosowania w odpowiedziach na pytania i podejmowaniu decyzji

Modelowanie generacyjne w sztucznej inteligencji multimodalnej

  • Generative Adversarial Networks (GANs) dla danych multimodalnych
  • Variational Autoencoders (VAEs) do generowania międzymodalnego
  • Twórcze zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji multimodalnej

Techniki fuzji multimodalnej

  • Metody fuzji wczesnej, późnej i hybrydowej
  • Mechanizmy uwagi w fuzji multimodalnej
  • Fuzja dla odpornej percepcji i interakcji

Zastosowania sztucznej inteligencji multimodalnej

  • Interakcja człowiek-komputer multimodalna
  • Sztuczna inteligencja w pojazdach autonomicznych
  • Zastosowania medyczne (np. obrazowanie medyczne i diagnostyka)

Etyczne zagadnienia i wyzwania

  • Uprzedzenia i sprawiedliwość w systemach multimodalnych
  • Zastosowania związane z prywatnością danych multimodalnych
  • Etyczne projektowanie i wdrażanie systemów sztucznej inteligencji multimodalnej

Zaawansowane tematy w sztucznej inteligencji multimodalnej

  • Transformatory multimodalne
  • Samonadzorowane uczenie w sztucznej inteligencji multimodalnej
  • Przyszłość uczenia maszynowego multimodalnego

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Biegłość w programowaniu Python
  • Znajomość obsługi i przygotowania danych

Grupa docelowa

  • Badacze sztucznej inteligencji
  • Naukowcy danych
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie