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Programa do Curso
Introdução à IA multimodal
- Compreender os dados multimodais
- Conceitos e definições fundamentais
- História e evolução da aprendizagem multimodal
Processamento de dados multimodais
- Recolha e pré-processamento de dados
- Extração de características de diferentes modalidades
- Técnicas de fusão de dados
Aprendizagem de representações multimodais
- Aprendizagem de representações conjuntas
- Embeddings intermodais
- Transferência de aprendizagem entre modalidades
Alinhamento e tradução multimodais
- Alinhamento de dados de múltiplas modalidades
- Sistemas de recuperação multimodal
- Tradução entre modalidades (por exemplo, texto para imagem, imagem para texto)
Raciocínio e inferência multimodais
- Lógica e raciocínio com dados multimodais
- Técnicas de inferência em IA multimodal
- Aplicações na resposta a perguntas e na tomada de decisões
Modelos generativos em IA multimodal
- Redes Adversariais Generativas (GAN) para dados multimodais
- Autoencodificadores variacionais (VAEs) para geração multimodal
- Aplicações criativas da IA multimodal generativa
Técnicas de fusão multimodal
- Métodos de fusão precoce, tardia e híbrida
- Mecanismos de atenção na fusão multimodal
- Fusão para uma perceção e interação robustas
Aplicações da IA multimodal
- Interação multimodal homem-computador
- IA em veículos autónomos
- Aplicações no domínio da saúde (por exemplo, imagiologia e diagnóstico médicos)
Considerações e desafios éticos
- Preconceitos e equidade em sistemas multimodais
- Preocupações com a privacidade dos dados multimodais
- Conceção e implementação éticas de sistemas de IA multimodais
Tópicos avançados em IA multimodal
- Transformadores multimodais
- Aprendizagem auto-supervisionada em IA multimodal
- O futuro da aprendizagem automática multimodal
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimentos básicos de inteligência artificial e aprendizagem automática
- Proficiência em Python programação
- Familiaridade com o tratamento e o pré-processamento de dados
Público-alvo
- Investigadores de IA
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizagem automática
21 Horas