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Schulungsübersicht
Einführung in die Multimodale KI
- Verständnis von multimodalem Datenmaterial
- Schlüsselbegriffe und Definitionen
- Geschichte und Entwicklung der multimodalen Lernprozesse
Multimodale Datenerfassung und Verarbeitung
- Datensammlung und Vorbereitung
- Extraktion von Merkmalen aus verschiedenen Modalen
- Techniken zur Datenfusion
Multimodale Repräsentationslernen
- Lernen gemeinsamer Darstellungen
- Kreuzmodale Ebenenverarbeitung (Cross-modal embeddings)
- Übertragungslernen zwischen Modalen
Multimodale Ausrichtung und Übersetzung
- Ausrichten von Daten aus verschiedenen Modalen
- Systeme zur kreuzmodalen Abfrage
- Übersetzung zwischen Modalen (z.B. Text-zu-Bild, Bild-zu-Text)
Multimodales Schließen und Rückschlußfähigkeit
- Logik und Schlussfolgerung mit multimodalen Daten
- Inferenztechniken in der multimodalen KI
- Anwendungen in Fragenbeantwortung und Entscheidungsfindung
Generative Modelle in der Multimodalen KI
- Generative Adversarial Networks (GANs) für multimodale Daten
- Variational Autoencoders (VAEs) zur kreuzmodalen Erzeugung
- Kreative Anwendungen der generativen multimodalen KI
Multimodale Fusionstechniken
- Frühe, späte und hybride Fusionsmethoden
- Aufmerksamkeitsmechanismen in der multimodalen Fusion
- Fusion für robustes Wahrnehmen und Interagieren
Anwendungen der Multimodalen KI
- Multimodale Mensch-Maschine-Interaktion
- KI in autonomen Fahrzeugen
- Gesundheitsanwendungen (z.B. medizinische Bilddiagnostik)
Ethische Überlegungen und Herausforderungen
- Bias und Gerechtigkeit in multimodalen Systemen
- Datenschutzbedenken mit multimodalen Daten
- Ethischer Entwurf und Einsatz von multimodalen KI-Systemen
Fortgeschrittene Themen in der Multimodalen KI
- Multimodale Transformer
- Selbstüberwachtes Lernen in der multimodalen KI
- Die Zukunft der multimodalen Maschinenlernen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen
- Fachkenntnisse in Python-Programmierung
- Kenntnisse der Datenverwaltung und -vorbereitung
Zielgruppe
- AI-Forscher
- Datentenwissenschaftler
- Maschinen-Learning-Ingenieure
21 Stunden