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
Introduksjon til multimodal AI
- Forståelse av multimodal data
- Nøkkelbegreper og definisjoner
- Historie og utvikling av multimodal læring
Multimodal dataforarbeidelse
- Innsamling og forbehandling av data
- Egenskapsutvinning fra forskjellige modaliteter
- Datafusjonsteknikker
Multimodal representasjonslæring
- Læring av felles representasjoner
- Tverrmodale embeddinger
- Overføring av læring mellom modaliteter
Multimodal tilpasning og oversettelse
- Tilpasning av data fra flere modaliteter
- Tverrmodale søkesystemer
- Oversettelse mellom modaliteter (f.eks., tekst-til-bilde, bilde-til-tekst)
Multimodal resonnering og inferens
- Logikk og resonnering med multimodal data
- Inferensteknikker i multimodal AI
- Applikasjoner innen spørsmålssvar og beslutningsprosesser
Generative modeller i multimodal AI
- Generative Adversarial Networks (GANs) for multimodal data
- Variational Autoencoders (VAEs) for tverrmodal generering
- Kreative applikasjoner av generativ multimodal AI
Multimodal fusjonsteknikker
- Tidlig, sen og hybrid fusjonsmetoder
- Oppmerksomhetsmekanismer i multimodal fusjon
- Fusjon for robust oppfatning og interaksjon
Applikasjoner av multimodal AI
- Multimodal menneske-datamaskin interaksjon
- AI i selvkjørende kjøretøyer
- Helseapplikasjoner (f.eks., medisinsk bildebehandling og diagnostikk)
Etiske hensyn og utfordringer
- Fordommer og rettferdighet i multimodale systemer
- Personvernsproblemer med multimodal data
- Etisk design og implementering av multimodal AI-systemer
Avanserte emner i multimodal AI
- Multimodale transformatorer
- Selvstendig læring i multimodal AI
- Framtiden for multimodal maskinlæring
Oppsummering og neste steg
Krav
- Grunnleggende forståelse av kunstig intelligens og maskinlæring
- Kompetanse i Python-programmering
- Kjennskap med datahåndtering og forbehandling
Målgruppe
- AI-forskere
- Dataforskere
- Maskinlæringingeniører
21 timer
