Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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