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

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories