Schulungsübersicht
Einführung in die multimodale KI
- Verstehen multimodaler Daten
- Wichtige Konzepte und Definitionen
- Geschichte und Entwicklung des multimodalen Lernens
Verarbeitung multimodaler Daten
- Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Merkmalsextraktion aus verschiedenen Modalitäten
- Datenfusionsverfahren
Repräsentationslernen multimodaler Daten
- Gemeinsame Repräsentationen erlernen
- Cross-modale Einbettungen (Embeddings)
- Transferlernen über Modalitäten hinweg
Ausrichtung und Übersetzung multimodaler Daten
- Ausrichtung von Daten aus mehreren Modalitäten
- Cross-modale Retrieval-Systeme
- Übersetzung zwischen Modalitäten (z. B. Text-zu-Bild, Bild-zu-Text)
Schlussfolgerungen und Logik bei multimodalen Daten
- Logik und Schlussfolgerung mit multimodalen Daten
- Inferenzverfahren in der multimodalen KI
- Anwendungen im Bereich Question Answering und Entscheidungsfindung
Generative Modelle in der multimodalen KI
- Generative Adversarial Networks (GANs) für multimodale Daten
- Variational Autoencoders (VAEs) für die cross-modale Generierung
- Kreative Anwendungen generativer multimodaler KI
Fusionsverfahren für multimodale Daten
- Frühe, späte und hybride Fusionsmethoden
- Aufmerksamkeitsmechanismen (Attention Mechanisms) in der multimodalen Fusion
- Fusion für robuste Wahrnehmung und Interaktion
Anwendungen der multimodalen KI
- Multimodale Mensch-Computer-Interaktion
- KI in autonomen Fahrzeugen
- Anwendungen im Gesundheitswesen (z. B. medizinische Bildgebung und Diagnostik)
Ethische Überlegungen und Herausforderungen
- Verzerrung und Fairness in multimodalen Systemen
- Datenschutzbedenken bei multimodalen Daten
- Ethisches Design und Einsatz multimodaler KI-Systeme
Fortgeschrittene Themen der multimodalen KI
- Multimodale Transformer
- Self-supervised Learning in der multimodalen KI
- Die Zukunft des multimodalen maschinellen Lernens
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
- Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Datenverarbeitung und -aufbereitung
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Data Scientists
- Machine-Learning-Ingenieure
Erfahrungsberichte (1)
Unser Trainer Yashank war unglaublich wissbegierig. Er hat das Curriculum an unsere tatsächlichen Lernbedürfnisse angepasst, und wir hatten eine großartige Lernerfahrung mit ihm. Sein Verständnis des von ihm geleherten Fachgebiets war beeindruckend; er teilte Einsichten aus seiner praktischen Erfahrung und half uns, echte Probleme zu lösen, die wir in unserer Arbeit hatten.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Kurs - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Maschinelle Übersetzung