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.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Multimodal AI
- Hiểu dữ liệu đa phương thức
- Các khái niệm và định nghĩa chính
- Lịch sử và sự phát triển của học đa phương thức
Xử lý Dữ liệu Đa phương thức
- Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
- Trích xuất đặc trưng từ các phương thức khác nhau
- Kỹ thuật hợp nhất dữ liệu
Học Biểu diễn Đa phương thức
- Học các biểu diễn chung
- Nhúng đa phương thức
- Học chuyển giao giữa các phương thức
Căn chỉnh và Dịch Đa phương thức
- Căn chỉnh dữ liệu từ nhiều phương thức
- Hệ thống truy xuất đa phương thức
- Dịch giữa các phương thức (ví dụ: văn bản thành hình ảnh, hình ảnh thành văn bản)
Lý luận và Suy luận Đa phương thức
- Logic và lý luận với dữ liệu đa phương thức
- Kỹ thuật suy luận trong AI đa phương thức
- Ứng dụng trong trả lời câu hỏi và ra quyết định
Mô hình Sinh trong Multimodal AI
- Mạng Đối kháng Sinh (GAN) cho dữ liệu đa phương thức
- Bộ Mã hóa Tự động Biến phân (VAE) cho sinh đa phương thức
- Ứng dụng sáng tạo của AI đa phương thức sinh
Kỹ thuật Hợp nhất Đa phương thức
- Phương pháp hợp nhất sớm, muộn và kết hợp
- Cơ chế chú ý trong hợp nhất đa phương thức
- Hợp nhất để nhận thức và tương tác mạnh mẽ
Ứng dụng của Multimodal AI
- Tương tác người-máy đa phương thức
- AI trong xe tự hành
- Ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe (ví dụ: hình ảnh y tế và chẩn đoán)
Các Vấn đề Đạo đức và Thách thức
- Thiên kiến và công bằng trong các hệ thống đa phương thức
- Các vấn đề về quyền riêng tư với dữ liệu đa phương thức
- Thiết kế và triển khai các hệ thống AI đa phương thức có đạo đức
Các Chủ đề Nâng cao trong Multimodal AI
- Biến áp đa phương thức
- Học tự giám sát trong AI đa phương thức
- Tương lai của học máy đa phương thức
Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết cơ bản về trí tuệ nhân tạo và học máy
- Thành thạo lập trình Python
- Làm quen với việc xử lý và tiền xử lý dữ liệu
Đối tượng
- Các nhà nghiên cứu AI
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
21 Hours