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
Opinie uczestników (1)
Nasz trener, Yashank, był niesamowicie wykwalifikowany. Dostosował program szkolenia do tego, co naprawdę musieliśmy nauczyć się i mieliśmy świetne doświadczenie nauki z nim. Jego zrozumienie dziedziny, którą uczymy, było imponujące; dzielił się wglądami wynikającymi z prawdziwych doświadczeń i pomagał nam rozwiązywać rzeczywiste problemy, z którymi mieliśmy do czynienia w pracy.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Szkolenie - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję