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Course Outline
멀티모달 AI 소개
- 다중 모드 데이터 이해
- 주요 개념 및 정의
- 다중 모드 학습의 역사와 진화
다중 모드 데이터 처리
- 데이터 수집 및 전처리
- 다양한 양식에서 특징 추출
- 데이터 융합 기술
다중모달 표현 학습
- 공동 표현 학습
- 크로스 모달 임베딩
- 다양한 양식에 걸친 전이 학습
다중 모드 정렬 및 변환
- 여러 양식의 데이터 정렬
- 교차 모달 검색 시스템
- 양식 간 번역(예: 텍스트-이미지, 이미지-텍스트)
다중모달 추론 및 추론
- 다중 모드 데이터를 사용한 논리 및 추론
- 멀티모달 AI의 추론 기술
- 질의응답 및 의사결정에 적용
멀티모달 AI의 생성 모델
- 다중 모드 데이터를 위한 생성적 적대 신경망(GAN)
- 크로스 모달 생성을 위한 VAE(Variational Autoencoder)
- 생성적 다중모달 AI의 창의적 응용
다중 모드 융합 기술
- 초기, 후기 및 하이브리드 융합 방법
- 다중 모드 융합의 주의 메커니즘
- 강력한 인식과 상호작용을 위한 융합
멀티모달 AI의 응용
- 다중 모드 인간-컴퓨터 상호 작용
- 자율주행차의 AI
- 의료 애플리케이션(예: 의료 영상 및 진단)
윤리적 고려사항 및 과제
- 다중 모드 시스템의 편견과 공정성
- 다중 모드 데이터에 대한 개인 정보 보호 문제
- 다중 모드 AI 시스템의 윤리적 설계 및 배포
멀티모달 AI의 고급 주제
- 다중 모드 변압기
- 멀티모달 AI의 자기 지도 학습
- 다중 모드 기계 학습의 미래
요약 및 다음 단계
Requirements
- 인공지능과 머신러닝에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍 능력
- 데이터 처리 및 전처리에 대한 지식
청중
- AI 연구자
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
21 Hours