Course Outline

멀티모달 AI 소개

  • 멀티모달 데이터 이해
  • 주요 개념 및 정의
  • 멀티모달 학습의 역사와 진화

멀티모달 데이터 처리

  • 데이터 수집 및 전처리
  • 다양한 모달리티에서 특징 추출
  • 데이터 융합 기술

멀티모달 표현 학습

  • 공동 표현 학습
  • 크로스 모달 임베딩
  • 모달리티 간 전이 학습

멀티모달 정렬 및 번역

  • 여러 모달리티의 데이터 정렬
  • 크로스 모달 검색 시스템
  • 모달리티 간 번역 (예: 텍스트-이미지, 이미지-텍스트)

멀티모달 추론 및 추론

  • 멀티모달 데이터의 논리와 추론
  • 멀티모달 AI의 추론 기술
  • 질의 응답 및 의사 결정에서의 응용

멀티모달 AI의 생성 모델

  • 멀티모달 데이터의 생성 적대 신경망 (GANs)
  • 크로스 모달 생성을 위한 변분 오토인코더 (VAEs)
  • 생성적 멀티모달 AI의 창의적 응용

멀티모달 융합 기술

  • 초기, 늦은 및 하이브리드 융합 방법
  • 멀티모달 융합의 어텐션 메커니즘
  • 강건한 지각 및 상호작용을 위한 융합

멀티모달 AI의 응용

  • 멀티모달 인간-컴퓨터 상호작용
  • 자율 주행 차량에서의 AI
  • 의료 응용 (예: 의료 이미징 및 진단)

윤리적 고려 사항 및 도전 과제

  • 멀티모달 시스템의 편향 및 공정성
  • 멀티모달 데이터와 관련된 프라이버시 문제
  • 멀티모달 AI 시스템의 윤리적 설계 및 배포

멀티모달 AI의 고급 주제

  • 멀티모달 트랜스포머
  • 멀티모달 AI의 자기 지도 학습
  • 멀티모달 머신러닝의 미래

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 인공지능과 머신러닝의 기본 이해
  • 파이썬 프로그래밍의 숙련도
  • 데이터 처리 및 전처리에 대한 이해

대상

  • 인공지능 연구자
  • 데이터 과학자
  • 머신러닝 엔지니어
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

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