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
Nos clients témoignent (1)
Notre formateur, Yashank, était incroyablement compétent. Il a adapté le programme pour correspondre à ce que nous avions vraiment besoin d'apprendre, et nous avons eu une excellente expérience d'apprentissage avec lui. Sa maîtrise du domaine qu'il enseignait était impressionnante ; il partageait des insights issus de son expérience réelle et nous a aidés à résoudre les problèmes concrets que nous rencontrions dans notre travail.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Formation - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traduction automatique