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課程簡介
多模態 AI 簡介
- 瞭解多模態數據
- 關鍵概念和定義
- 多模態學習的歷史和演變
多模態數據處理
- 數據收集和預處理
- 從不同模式中提取特徵
- 數據融合技術
多模態表示學習
- 學習聯合表示
- 跨模態嵌入
- 跨模式的遷移學習
多模態對齊和翻譯
- 對齊來自多種模態的數據
- 跨模態檢索系統
- 模態之間的翻譯(例如,文字到圖像、圖像到文字)
多模態推理與推理
- 使用多模態數據進行邏輯和推理
- 多模態 AI 中的推理技術
- 在問答和決策中的應用
多模態 AI 中的生成模型
- 用於多模態資料產生對抗網路 (GAN)
- 用於跨模態產生的變分自動編碼器 (VAE)
- 生成式多模態人工智慧的創造性應用
多模態融合技術
- 早期、晚期和混合融合方法
- 多模態融合中的注意力機制
- 融合,實現強大的感知和交互
多模態AI的應用
- 多模態人機交互
- 自動駕駛汽車中的人工智慧
- 醫療保健應用(例如,醫學成像和診斷)
倫理考慮與挑戰
- 多式聯運系統中的偏差和公平性
- 多模態數據的隱私問題
- 多模態人工智慧系統的道德設計和部署
多模態 AI 中的高級主題
- 多模態變壓器
- 多模態人工智慧中的自監督學習
- 多模態機器學習的未來
摘要和後續步驟
最低要求
- 對人工智慧和機器學習有基本的瞭解
- 熟練使用 Python 程式設計
- 熟悉數據處理和預處理
觀眾
- 人工智慧研究人員
- 數據科學家
- 機器學習工程師
21 時間: