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
Erfahrungsberichte (1)
Unser Trainer Yashank war unglaublich wissbegierig. Er hat das Curriculum an unsere tatsächlichen Lernbedürfnisse angepasst, und wir hatten eine großartige Lernerfahrung mit ihm. Sein Verständnis des von ihm geleherten Fachgebiets war beeindruckend; er teilte Einsichten aus seiner praktischen Erfahrung und half uns, echte Probleme zu lösen, die wir in unserer Arbeit hatten.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Kurs - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Maschinelle Übersetzung