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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