Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI đa phương thức
- Hiểu về dữ liệu đa phương thức
- Các khái niệm và định nghĩa chính
- Lịch sử và tiến hóa của học đa phương thức
Xử lý dữ liệu đa phương thức
- Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
- Trích xuất đặc trưng từ các phương thức khác nhau
- Các kỹ thuật hợp nhất dữ liệu
Học biểu diễn đa phương thức
- Học các biểu diễn chung
- Nhúng liền phương thức
- Học chuyển giao giữa các phương thức
Sự đối chiếu và dịch đa phương thức
- Đối chiếu dữ liệu từ nhiều phương thức
- Các hệ thống truy xuất liên phương thức
- Dịch giữa các phương thức (ví dụ: văn bản thành hình ảnh, hình ảnh thành văn bản)
Lý luận và suy luận đa phương thức
- Lógica và lý luận với dữ liệu đa phương thức
- Các kỹ thuật suy luận trong AI đa phương thức
- Các ứng dụng trong trả lời câu hỏi và đưa ra quyết định
Các mô hình sinh đa phương thức
- Generative Adversarial Networks (GANs) cho dữ liệu đa phương thức
- Variational Autoencoders (VAEs) cho sinh sản liên phương thức
- Các ứng dụng sáng tạo của AI đa phương thức sinh sản
Các kỹ thuật hợp nhất đa phương thức
- Các phương pháp hợp nhất sớm, muộn và hỗn hợp
- Các cơ chế chú ý trong hợp nhất đa phương thức
- Hợp nhất cho nhận thức và tương tác mạnh mẽ
Các ứng dụng của AI đa phương thức
- Tương tác đa phương thức giữa người và máy tính
- AI trong các phương tiện tự động hoành hành
- Các ứng dụng trong y tế (ví dụ: hình ảnh y khoa và chẩn đoán)
Các vấn đề đạo đức và thách thức
- Sự thiên vị và công bằng trong các hệ thống đa phương thức
- Các vấn đề về bảo mật dữ liệu đa phương thức
- Đạo đức trong thiết kế và triển khai các hệ thống AI đa phương thức
Các chủ đề nâng cao về AI đa phương thức
- Các chuyển động đa phương thức
- Học tự quản lý trong AI đa phương thức
- Tương lai của học máy đa phương thức
Tóm lược và các bước tiếp theo
Requirements
- Hiểu cơ bản về trí tuệ nhân tạo và học máy
- Thông thạo lập trình Python
- Quen với xử lý và tiền xử lý dữ liệu
Đối tượng
- Nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
21 Hours
