Prenez contact avec nous

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.
  • Encodages croisés entre modalités.
  • Transfert d'apprentissage entre les modalités.

Alignement et traduction multimodale

  • Alignement des données provenant de multiples modalités.
  • Systèmes de recherche croisée entre modalités.
  • Traduction entre les modalités (par exemple, de texte à image, de image à texte).

Raisonnement et inférence multimodaux

  • Logique et raisonnement avec des données multimodales.
  • Techniques d'inférence en IA multimodale.
  • Applications dans la compréhension de 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 entre modalités.
  • Applications créatives de l'IA générative multimodale.

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

Considérations éthiques et défis

  • Biais et équité dans les systèmes multimodaux.
  • Préoccupations relatives à la confidentialité des données multimodales.
  • Conception et déploiement éthiques des systèmes d'IA multimodale.

Sujets avancés en IA multimodale

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

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience cible

  • Chercheurs en intelligence artificielle.
  • Scientifiques des données.
  • Ingénieurs en apprentissage automatique.
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires