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.
Kursplan
Introduktion till Multimodal AI
- Förståelse för multimodal data
- Nyckelbegrepp och definitioner
- Historia och utveckling av multimodal lärande
Bearbetning av Multimodal Data
- Datainsamling och förbehandling
- Extrahering av egenskaper från olika modaliteter
- Tekniker för datafusion
Multimodal Representationslärande
- Lärande av gemensamma representationer
- Cross-modal embeddings
- Överföringslärande mellan modaliteter
Multimodal Alignment och Översättning
- Justering av data från flera modaliteter
- Cross-modal hämtningssystem
- Översättning mellan modaliteter (t.ex., text-till-bild, bild-till-text)
Multimodal Reasoning och Inferens
- Logik och resonemang med multimodal data
- Inferenstekniker i multimodal AI
- Tillämpningar inom frågesvar och beslutsfattande
Generativa Modeller i Multimodal AI
- Generativa Adversarial Networks (GANs) för multimodal data
- Variational Autoencoders (VAEs) för cross-modal generering
- Kreativa tillämpningar av generativ multimodal AI
Multimodal Fusionstekniker
- Tidiga, sena och hybrida fusionsmetoder
- Uppmärksamhetsmekanismer i multimodal fusion
- Fusion för robust perception och interaktion
Tillämpningar av Multimodal AI
- Multimodal människa-datorinteraktion
- AI i autonoma fordon
- Hälso- och sjukvårdsapplikationer (t.ex., medicinsk bildgivning och diagnostik)
Etiska överväganden och utmaningar
- Fördomar och rättvisa i multimodala system
- Integritetskänsligheter med multimodal data
- Etisk design och implementation av multimodala AI-system
Avancerade ämnen i Multimodal AI
- Multimodal transformers
- Self-supervised learning in multimodal AI
- Framtiden för multimodal maskininlärning
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för artificiell intelligens och maskininlärning
- Kompetens i Python-programmering
- Bekantskap med hantering och förberedelse av data
Målgrupp
- AI-forskare
- Datavetare
- Maskininlärningsingenjörer
21 timmar