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Schulungsübersicht

Einführung in die multimodale KI

  • Verständnis multimodaler Daten
  • Wichtige Konzepte und Definitionen
  • Geschichte und Entwicklung des multimodalen Lernens

Verarbeitung multimodaler Daten

  • Datenerhebung und -vorverarbeitung
  • Merkmalsextraktion aus verschiedenen Modalitäten
  • Datenfusionsverfahren

Lernen multimodaler Repräsentationen

  • Lernen gemeinsamer Repräsentationen
  • Kreuzmodalitäts-Embeddings
  • Transferlernen über Modalitäten hinweg

Multimodale Ausrichtung und Übersetzung

  • Ausrichtung von Daten aus mehreren Modalitäten
  • Kreuzmodalitäts-Abfragesysteme
  • Übersetzung zwischen Modalitäten (z.B. Text-zu-Bild, Bild-zu-Text)

Multimodales Reasoning und Inferenz

  • Logik und Schlussfolgerungen mit multimodalen Daten
  • Inferenzverfahren in der multimodalen KI
  • Anwendungen bei Fragenbeantwortung und Entscheidungsfindung

Generative Modelle in der multimodalen KI

  • Generative Adversarial Networks (GANs) für multimodale Daten
  • Variational Autoencoders (VAEs) für die generierung über Modalitäten hinweg
  • Kreative Anwendungen generativer multimodaler KI

Multimodale Fusionsverfahren

  • Frühzeitige, späte und hybride Fusionsmethoden
  • Aufmerksamkeitsmechanismen bei 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

  • Bias und Fairness in multimodalen Systemen
  • Datenschutzbedenken bei multimodalen Daten
  • Ethisches Design und Einsatz multimodaler KI-Systeme

Fortgeschrittene Themen in der multimodalen KI

  • Multimodale Transformer
  • Selbstüberwachtes Lernen 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 Datenhandling und -vorverarbeitung

Zielgruppe

  • KI-Forschende
  • Data Scientists
  • Machine-Learning-Engineers
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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