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Struttura del corso
Introduzione all'IA multimodale
- Informazioni sui dati multimodali
- Concetti chiave e definizioni
- Storia ed evoluzione dell'apprendimento multimodale
Elaborazione dati multimodale
- Raccolta e pre-elaborazione dei dati
- Estrazione di feature da diverse modalità
- Tecniche di fusione dei dati
Apprendimento della rappresentazione multimodale
- Rappresentazioni congiunte di apprendimento
- Incorporamenti cross-modali
- Trasferisci l'apprendimento tra le modalità
Allineamento e traslazione multimodale
- Allineamento dei dati provenienti da più modalità
- Sistemi di recupero intermodali
- Traduzione tra modalità (ad esempio, da testo a immagine, da immagine a testo)
Ragionamento e inferenza multimodale
- Logica e ragionamento con dati multimodali
- Tecniche di inferenza nell'IA multimodale
- Domande in questione, risposta e processo decisionale
Modelli generativi nell'IA multimodale
- Generative Adversarial Networks (GAN) per dati multimodali
- Autoencoder variazionali (VAE) per la generazione cross-modale
- Applicazioni creative dell'IA generativa multimodale
Tecniche di fusione multimodale
- Metodi di fusione precoce, tardiva e ibrida
- Meccanismi di attenzione nella fusione multimodale
- Fusion per una percezione e un'interazione robuste
Applicazioni dell'IA multimodale
- Interazione uomo-macchina multimodale
- L'IA nei veicoli autonomi
- Applicazioni sanitarie (ad es. diagnostica e diagnostica per immagini mediche)
Considerazioni e sfide etiche
- Bias ed equità nei sistemi multimodali
- Problemi di privacy con i dati multimodali
- Progettazione etica e diffusione di sistemi di IA multimodali
Argomenti avanzati sull'IA multimodale
- Trasformatori multimodali
- Apprendimento auto-supervisionato nell'IA multimodale
- Il futuro dell'apprendimento automatico multimodale
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Conoscenza di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
- Competenza nella programmazione Python
- Familiarità con la gestione e la pre-elaborazione dei dati
Pubblico
- Ricercatori di IA
- Scienziati dei dati
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
21 ore