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
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