Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot Multimodale AI

  • Wat zijn multimodale gegevens?
  • Belangrijke concepten en definities
  • De geschiedenis en ontwikkeling van multimodale learning

Verwerking van Multimodale Gegevens

  • Het verzamelen en voorbereiden van gegevens
  • Kenmerkextractie uit diverse zintuiglijke bronnen
  • Technieken voor datafusie

Representatie-leren van Multimodale Gegevens

  • Het genereren van gezamenlijke representaties
  • Cross-modale embeddings
  • Transfer learning tussen verschillende modaliteiten

Afstemming en vertaling van Multimodale Gegevens

  • Het synchroniseren van gegevens uit meerdere bronnen
  • Cross-modale zoeksystemen
  • Vertaling tussen modaliteiten (bijvoorbeeld tekst naar afbeelding, afbeelding naar tekst)

Redenering en inferentie met Multimodale Gegevens

  • Logisch redeneren op basis van multimodale gegevens
  • Inferentietechnieken in multimodale AI
  • Toepassingen zoals vraagbeantwoording en besluitvorming

Generatieve Modellen binnen Multimodale AI

  • Generatieve Adversarial Networks (GANs) voor multimodale gegevens
  • Variational Autoencoders (VAEs) voor cross-modale generatie
  • Creatieve toepassingen van generatieve multimodale AI

Technieken voor Multimodale Fusie

  • Vroege, late en hybride fusiemethoden
  • Attentiemechanismen bij multimodale fusie
  • Fusietechnieken voor robuuste waarneming en interactie

Toepassingen van Multimodale AI

  • Multimodale mens-computerinteractie
  • Het gebruik van AI in zelfrijdende voertuigen
  • Toepassingen in de gezondheidszorg (bijvoorbeeld medische beeldvorming en diagnostiek)

Ethische overwegingen en uitdagingen

  • Bias en eerlijkheid in multimodale systemen
  • Privacyproblematiek rondom multimodale gegevens
  • Ethisch ontwerp en implementatie van multimodale AI-systemen

Geavanceerde onderwerpen in Multimodale AI

  • Multimodale transformers
  • Zelfsupervised learning binnen multimodale AI
  • De toekomst van multimodale machine learning

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Basiskennis van kunstmatige intelligentie en machine learning
  • Beheersing van Python-programmeren
  • Kennis van het hanteren en voorbereiden van gegevens

Doelgroep

  • AI-onderzoekers
  • Data scientists
  • Machine learning-engineers
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën