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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale

  • Compréhension des données multimodales
  • Concepts clés et définitions
  • Histoire et évolution de l'apprentissage multimodal

Traitement des données multimodales

  • Collecte et prétraitement des données
  • Extraction de caractéristiques à partir de différentes modalités
  • Techniques de fusion de données

Apprentissage de représentations multimodales

  • Apprentissage de représentations conjointes
  • Embeddings inter-modalités
  • Transfert d'apprentissage entre les modalités

Alignement et traduction multimodale

  • Alignement des données provenant de multiples modalités
  • Systèmes de récupération inter-modalités
  • Traduction entre modalités (par ex., texte-image, image-texte)

Raisonnement et inférence multimodale

  • Logique et raisonnement avec des données multimodales
  • Techniques d'inférence en IA multimodale
  • Applications dans la réponse aux questions et la prise de décision

Modèles génératifs en IA multimodale

  • Réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour les données multimodales
  • Autoencodeurs variationnels (VAE) pour la génération inter-modalités
  • Applications créatives de l'IA multimodale générative

Techniques de fusion multimodale

  • Méthodes de fusion précoce, tardive et hybride
  • Mécanismes d'attention dans la fusion multimodale
  • Fusion pour une perception et une interaction robustes

Applications de l'IA multimodale

  • Interaction homme-machine multimodale
  • IA dans les véhicules autonomes
  • Applications médicales (par ex., imagerie médicale et diagnostic)

Considérations éthiques et défis

  • Biais et équité dans les systèmes multimodaux
  • Enjeux de confidentialité liés aux données multimodales
  • Conception et déploiement éthiques des systèmes d'IA multimodale

Sujets avancés en IA multimodale

  • Transformers multimodaux
  • Apprentissage auto-supervisé en IA multimodale
  • L'avenir de l'apprentissage automatique multimodal

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
  • Maîtrise de la programmation Python
  • Familiarité avec la manipulation et le prétraitement des données

Public concerné

  • Chercheurs en IA
  • Data scientists
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
 21 Heures

Nombre de participants


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