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Programa do Curso

Introdução à IA Multimodal

  • Compreensão dos dados multimodais
  • Conceitos e definições principais
  • 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

  • Aprendizado de representações conjuntas
  • Embeddings cross-modal (entre modalidades)
  • Aprendizado por transferência entre modalidades

Alinhamento e Tradução Multimodal

  • Alinhamento de dados provenientes de múltiplas modalidades
  • Sistemas de recuperação cross-modal
  • 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 perguntas e respostas e tomada de decisão

Modelos Generativos na IA Multimodal

  • Redes Adversariais Generativas (GANs) para dados multimodais
  • Autoencoders Variacionais (VAEs) para geração cross-modal
  • Aplicações criativas da IA generativa multimodal

Técnicas de Fusão Multimodal

  • Métodos de fusão precoce, tardia e híbrida
  • Mecanismos de atenção na fusão multimodal
  • Fusão para percepção robusta e interação

Aplicações da IA Multimodal

  • Interação multimodal homem-computador
  • IA em veículos autônomos
  • Aplicações na área da saúde (por exemplo, imagens médicas e diagnóstico)

Considerações Éticas e Desafios

  • Viés e justiça em sistemas multimodais
  • Preocupações com privacidade envolvendo dados multimodais
  • Design ético e implantação de sistemas de IA multimodal

Tópicos Avançados em IA Multimodal

  • Transformers multimodais
  • Aprendizado auto-supervisionado em IA multimodal
  • O futuro do aprendizado de máquina multimodal

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de inteligência artificial e machine learning
  • Proficiência na programação em Python
  • Familiaridade com manipulação e pré-processamento de dados

Público-alvo

  • Pesquisadores de IA
  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de machine learning
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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