Plan Szkolenia

Wprowadzenie do multimodalnego AI

  • Zrozumienie 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 reprezentacji multimodalnych

  • Uczenie wspólnych reprezentacji
  • Osadzenia między modalnościami
  • Transfer uczenia między modalnościami

Wyrównanie i tłumaczenie multimodalne

  • Wyrównywanie danych z wielu modalności
  • Systemy wyszukiwania między modalnościami
  • Tłumaczenie między modalnościami (np. tekst na obraz, obraz na tekst)

Rozumowanie i wnioskowanie multimodalne

  • Logika i rozumowanie z danymi multimodalnymi
  • Techniki wnioskowania w multimodalnym AI
  • Zastosowania w odpowiadaniu na pytania i podejmowaniu decyzji

Modele generatywne w multimodalnym AI

  • Generatywne sieci przeciwstawne (GANs) dla danych multimodalnych
  • Wariacyjne autoenkodery (VAEs) do generacji między modalnościami
  • Kreatywne zastosowania generatywnego multimodalnego AI

Techniki fuzji multimodalnej

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

Zastosowania multimodalnego AI

  • Multimodalna interakcja człowiek-komputer
  • AI w pojazdach autonomicznych
  • Zastosowania w medycynie (np. obrazowanie medyczne i diagnostyka)

Kwestie etyczne i wyzwania

  • Stronniczość i sprawiedliwość w systemach multimodalnych
  • Problemy z prywatnością związane z danymi multimodalnymi
  • Etyczne projektowanie i wdrażanie systemów multimodalnego AI

Zaawansowane tematy w multimodalnym AI

  • Transformery multimodalne
  • Samonadzorowane uczenie w multimodalnym AI
  • Przyszłość multimodalnego uczenia maszynowego

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Znajomość programowania w Pythonie
  • Znajomość przetwarzania i przygotowywania danych

Grupa docelowa

  • Badacze AI
  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie