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코스 개요
멀티모달 AI 개론
- 멀티모달 데이터의 이해
- 핵심 개념 및 정의
- 멀티모달 학습의 역사와 발전 과정
멀티모달 데이터 처리
- 데이터 수집 및 전처리
- 다양한 모달리티에서의 특징 추출 방법
- 데이터 융합 기법들
멀티모달 표현 학습
- 공동 표현 형태의 학습 방법
- 서로 다른 모달리티 간 임베딩 활용법
- 모달리티 간 전이 학습 기법
멀티모달 정렬 및 변환 기술
- 여러 모달리티의 데이터를 일치시키는 방법
- 서로 다른 모달리티 간 검색 시스템 구현법
- 텍스트-이미지, 이미지-텍스트 등 모달리티 간 변환 기술
멀티모달 추론 및 논리적 사고
- 멀티모달 데이터를 활용한 논리적 사고와 추론 방법
- 멀티모달 AI에서의 추론 기법 적용법
- 질문 응답 및 의사결정 시스템 분야의 활용 사례
멀티모달 AI를 위한 생성형 모델
- 멀티모달 데이터를 위한 생성적 적대 신경망(GAN) 활용법
- 서로 다른 모달리티 간 생성을 위한 변분 자동인코더(VAE) 기법
- 창의적 목적을 위한 멀티모달 생성형 AI 활용 방안
멀티모달 데이터 융합 기술
- 조기 융합, 후기 융합 및 하이브리드 융합 방식들
- 멀티모달 융합에서의 어텐션 메커니즘 활용법
- 강력한 인지 및 상호작용 역량을 위한 데이터 융합 전략
멀티모달 AI의 활용 분야
- 인간과 컴퓨터 간 멀티모달 상호작용 기술
- 자율주행 차량에서의 AI 활용법
- 의료 분야에서의 활용 사례 (예: 영상 진단 및 질병 판별)
윤리적 고려사항 및 당면 과제들
- 멀티모달 시스템에서의 편향과 공정성 문제
- 멀티모달 데이터와 관련된 개인정보 보호 이슈
- 멀티모달 AI 시스템 설계 및 배포 시 준수해야 할 윤리적 원칙들
멀티모달 AI의 고급 주제들
- 멀티모달 트랜스포머 모델 이해하기
- 멀티모달 환경에서의 자기 지도 학습 방법
- 멀티모달 머신러닝 분야의 미래 전망
요약 및 향후 발전 방향
요건
- 인공지능 및 머신러닝에 대한 기본적인 이해
- Python 프로그래밍 능숙도
- 데이터 처리 및 전처리에 대한 경험
수강 대상
- AI 연구자들
- 데이터 과학자들
- 머신러닝 엔지니어들
21 시간
회원 평가 (1)
우리 트레이너인 야산크는 매우 전문적이었습니다. 그는 우리가 실제로 배워야 할 내용에 맞게 교육 과정을 수정해주었고, 우리는 그와 함께 매우 좋은 학습 경험을 했습니다. 그가 가르친 분야에 대한 이해력은 인상적이었으며, 실제 경험이나 직장에서 마주한 실제 문제를 해결하는 데 도움을 주었습니다.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
코스 - Multimodal AI for Enhanced User Experience
기계 번역됨
