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
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