Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI Multimodal
- Înțelegerea datelor multimodale
- Concepte și definiții cheie
- Istoria și evoluția învățării multimodale
Procesarea Datelor Multimodale
- Colectarea și preprocesarea datelor
- Extragerea caracteristicilor din diferite modalități
- Tehnici de fuziune a datelor
Învățarea Reprezentărilor Multimodale
- Învățarea reprezentărilor comune
- Încorporări cross-modale
- Transferul de învățare între modalități
Alinierea și Traducerea Multimodală
- Alinierea datelor din multiple modalități
- Sisteme de căutare cross-modală
- Traducerea între modalități (de exemplu, text-în-imagine, imagine-în-text)
Raționament și Inferență Multimodală
- Logică și raționament cu date multimodale
- Tehnici de inferență în AI multimodal
- Aplicații în răspunsuri la întrebări și luarea deciziilor
Modele Generative în AI Multimodal
- Rețele Generative Adversariale (GANs) pentru date multimodale
- Autoencodere Variationale (VAEs) pentru generare cross-modală
- Aplicații creative ale AI generative multimodale
Tehnici de Fuziune Multimodală
- Metode de fuziune timpurie, târzie și hibridă
- Mecanisme de atenție în fuziunea multimodală
- Fuziune pentru percepție și interacțiune robustă
Aplicații ale AI Multimodal
- Interacțiune multimodală om-calculator
- AI în vehicule autonome
- Aplicații în sănătate (de exemplu, imagistică medicală și diagnostice)
Considerații și Provocări Etiche
- Părtinire și corectitudine în sistemele multimodale
- Preocupări de confidențialitate legate de datele multimodale
- Proiectare și implementare etică a sistemelor AI multimodale
Subiecte Avansate în AI Multimodal
- Transformatoare multimodale
- Învățare auto-supravegheată în AI multimodal
- Viitorul învățării automate multimodale
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a inteligenței artificiale și învățării automate
- Cunoaștere avansată a programării în Python
- Familiaritate cu manipularea și preprocesarea datelor
Publicul țintă
- Cercetători AI
- Oameni de știință de date
- Ingineri de învățare automată
21 Ore
Mărturii (1)
Trainerul nostru, Yashank, a fost incredibil de competent. A modificat curriculumul pentru a se potrivi cu ceea ce trebuia să învățăm cu adevărat, iar noi am avut o experiență de învățare minunată alături de el. Înțelegerea sa asupra domeniului pe care îl preda a fost impresionantă; a împărtășit perspective din experiența reală și ne-a ajutat să rezolvăm probleme reale cu care ne confruntam în munca noastră.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Curs - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Tradus de catre o masina
