План на курса

Въведение в мултимодалния AI

  • Разбиране на мултимодални данни
  • Ключови понятия и определения
  • История и еволюция на мултимодалното обучение

Мултимодална обработка на данни

  • Събиране и предварителна обработка на данни
  • Извличане на характеристики от различни модалности
  • Техники за обединяване на данни

Обучение за мултимодално представяне

  • Учене на съвместни представяния
  • Кръстосани модални вграждания
  • Прехвърлете обучението между различни модалности

Мултимодално подравняване и превод

  • Подравняване на данни от множество модалности
  • Кросмодални системи за търсене
  • Превод между модалности (напр. текст към изображение, изображение към текст)

Мултимодално разсъждение и извод

  • Логика и разсъждения с мултимодални данни
  • Техники за извод в мултимодалния ИИ
  • Приложения за отговаряне на въпроси и вземане на решения

Генеративни модели в мултимодалния AI

  • Generative Adversarial Networks (GAN) за мултимодални данни
  • Вариационни автоенкодери (VAE) за кросмодално генериране
  • Творчески приложения на генеративен мултимодален AI

Мултимодални техники за синтез

  • Ранни, късни и хибридни методи на синтез
  • Механизми на вниманието при мултимодален синтез
  • Fusion за стабилно възприятие и взаимодействие

Приложения на мултимодален AI

  • Мултимодално взаимодействие човек-компютър
  • AI в автономни превозни средства
  • Приложения за здравеопазване (напр. медицински изображения и диагностика)

Етични съображения и предизвикателства

  • Пристрастност и справедливост в мултимодални системи
  • Проблеми с поверителността при мултимодални данни
  • Етичен дизайн и внедряване на мултимодални AI системи

Теми за напреднали в мултимодалния AI

  • Мултимодални трансформатори
  • Самоконтролирано обучение в мултимодален AI
  • Бъдещето на мултимодалното машинно обучение

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на изкуствения интелект и машинното обучение
  • Владеене на Python програмиране
  • Познаване на обработката и предварителната обработка на данни

Публика

  • Изследователи на AI
  • Учени по данни
  • Инженери за машинно обучение
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории