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Schulungsübersicht

Einführung in die multimodale KI

  • Verständnis für multimodale Daten
  • Wesentliche Begriffe und Definitionen
  • Historie und Entwicklung des multimodalen Lernens

Verarbeitung multimodaler Daten

  • Datenerfassung und -vorverarbeitung
  • Merkmalsextraktion aus verschiedenen Modalitäten
  • Methoden der Daten-Fusion

Repräsentationslernung bei multimodalen Daten

  • Erlernen gemeinsamer Darstellungen von Datensätzen
  • Kreuzmodale Vektorrepräsentationen
  • Transferlernen über verschiedene Modalitäten hinweg

Ausrichtung und Übersetzung multimodaler Daten

  • Synchronisation von Daten aus mehreren Modalitäten
  • Kreuzmodale Abfragesysteme
  • Übersetzung zwischen verschiedenen Modalitäten – etwa Text in Bilder oder umgekehrt

Multimodales Schließen und Schlussfolgern

  • Logisches Denken auf Basis multimodaler Daten
  • Methoden des Schlussfolgerns in der multimodalen KI
  • Anwendungen im Bereich Frage-Antwort-Systeme und Entscheidungsfindung

Generative Modelle in der multimodalen KI

  • GANs (Generative Adversarial Networks) zur Verarbeitung multimodaler Daten
  • VAEs (Variational Autoencoders) für die Erzeugung von Inhalten über verschiedene Modalitäten hinweg
  • Kreative Anwendungsmöglichkeiten generativer multimodaler KI-Systeme

Verfahren der Daten-Fusion in der multimodalen KI

  • Frühzeitige, späte sowie hybride Fusionsansätze
  • Aufmerksamkeitsmechanismen bei der multimodalen Daten-Fusion
  • Einsatz der Fusion zur Verbesserung von Wahrnehmung und Interaktion

Anwendungsbereiche der multimodalen KI

  • Multimodale Mensch-Maschine-Interaktion
  • Einsatz von KI in autonomen Fahrzeugen
  • Anwendungen im Gesundheitswesen – etwa medizinische Bildgebung und Diagnostik

Ethik sowie Herausforderungen in der multimodalen KI

  • Verzerrungen und Fairnessaspekte bei multimodalen Systemen
  • Datenschutzprobleme im Umgang mit multimodalen Daten
  • Ethisches Design sowie Implementierung multimodaler KI-Systeme

Fortgeschrittene Themen in der multimodalen KI

  • Multimodale Transformer-Netzwerke
  • Selbstüberwachtes Lernen im Bereich der multimodalen KI
  • Zukunftsperspektiven des multimodalen Maschinellen Lernens

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen
  • Sicherer Umgang mit der Programmiersprache Python
  • Erfahrung im Umgang mit Daten sowie deren Vorverarbeitung

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Datenwissenschaftler
  • Maschinelles-Lernen-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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