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

Número de participantes


Preço por Participante

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