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Programa do Curso
Introdução à IA Multimodal
- Compreendendo dados multimodais
- Conceitos e definições fundamentais
- História e evolução do aprendizado multimodal
Processamento de Dados Multimodais
- Coleta e pré-processamento de dados
- Extração de características a partir de diferentes modalidades
- Técnicas de fusão de dados
Aprendizado de Representações Multimodais
- Aprendendo representações conjuntas
- Embelezamento cross-modal (cross-modal embeddings)
- Transferência de aprendizado entre modalidades
Alinhamento e Tradução Multimodal
- Alinhando dados de múltiplas modalidades
- Sistemas de recuperação cross-modal (cross-modal retrieval systems)
- Tradução entre modalidades (por exemplo, texto-para-imagem, imagem-para-texto)
Raciocínio e Inferência Multimodal
- Lógica e raciocínio com dados multimodais
- Técnicas de inferência em IA multimodal
- Aplicações em resposta a perguntas e tomada de decisões
Modelos Gerativos na IA Multimodal
- Redes Adversariais GAN para dados multimodais
- Autoencoders Variacionais (VAEs) para geração cross-modal
- Aplicações criativas de IA multimodal gerativa
Técnicas de Fusão Multimodal
- Métodos de fusão cedo, tardio e híbrido
- Mecanismos de atenção na fusão multimodal
- Fusão para percepção robusta e interação
Aplicações da IA Multimodal
- Interação humano-computador multimodal
- IA em veículos autônomos
- Aplicações na saúde (por exemplo, imagens médicas e diagnósticos)
Considerações Éticas e Desafios
- Viés e equidade em sistemas multimodais
- Preocupações com privacidade na utilização de dados multimodais
- Design e implantação éticos de sistemas de IA multimodal
Tópicos Avançados em IA Multimodal
- Transformers multimodais
- Aprendizagem auto-supervisionada na IA multimodal
- O futuro do aprendizado de máquina multimodal
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica de inteligência artificial e aprendizado de máquina
- Proficiência em programação Python
- Familiaridade com manipulação e pré-processamento de dados
Público-Alvo
- Pesquisadores de IA
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizado de máquina
21 Horas