Struttura del corso

Introduzione all'Intelligenza Artificiale Multimodale

  • Comprensione dei dati multimodali
  • Concetti e definizioni chiave
  • Storia ed evoluzione dell'apprendimento multimodale

Elaborazione dei Dati Multimodali

  • Raccolta e pre-elaborazione dati
  • Estrazione delle caratteristiche da diverse modalità
  • Tecniche di fusione dei dati

Apprendimento della Rappresentazione Multimodale

  • Apprendimento delle rappresentazioni joint
  • Embedding cross-modali
  • Transfer learning tra modalità

Allineamento e Traduzione Multimodale

  • Allineamento dei dati da varie modalità
  • Sistemi di recupero cross-modali
  • Traduzione tra modalità (ad esempio, testo-immagine, immagine-testo)

Ragionamento e Inferenza Multimodale

  • Logica e ragionamento con dati multimodali
  • Tecniche di inferenza nell'IA multimodale
  • Applicazioni nella risposta alle domande e nelle decisioni

Modelli Generativi nell'Intelligenza Artificiale Multimodale

  • Reti Adversarial Generate (GANs) per dati multimodali
  • Autoencoder Variazionali (VAEs) per la generazione cross-modali
  • Applicazioni creative dei modelli generativi multimodali

Tecniche di Fusione Multimodale

  • Metodi di fusione anticipata, tardiva e ibrida
  • Meccanismi d'attenzione nella fusione multimodale
  • Fusione per percezione e interazione robuste

Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale Multimodale

  • Interazione uomo-macchina multimodale
  • IA nei veicoli autonomi
  • Applicazioni in ambito sanitario (ad esempio, imaging eagnostico medico)

Considerazioni Etiche ed sfide

  • Bias e equità nei sistemi multimodali
  • Preoccupazioni di privacy con dati multimodali
  • Progettazione etica e implementazione di sistemi IA multimodali

Argomenti Avanzati nell'Intelligenza Artificiale Multimodale

  • Transformer multimodalità
  • Apprendimento self-supervised nell'IA multimodale
  • Il futuro dell'apprendimento automatico multimodale

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
  • Competenza nella programmazione Python
  • Familiarità con il trattamento e la preprocessazione dei dati

Destinatari

  • Ricerca AI
  • Scienziati dei dati
  • Ingegneri di apprendimento automatico
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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