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

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