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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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