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

Número de participantes


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