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.
Nos clients témoignent (1)
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Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Formation - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traduction automatique