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Plan du cours
Introduction à l'IA Multimodale
- Comprendre les données multimodales
- Concepts et définitions clés
- Histoire et évolution de l'apprentissage multimodal
Traitement des Données Multimodales
- Collecte et prétraitement des données
- Extraction des caractéristiques provenant de différentes modalités
- Techniques de fusion de données
Apprentissage de Représentations Multimodales
- Apprendre des représentations conjointes
- Embeddings multimodaux
- Transfert d'apprentissage entre modalités
Alignement et Traduction Multimodales
- Aligner les données provenant de multiples modalités
- Systèmes de recherche intermodales
- Traduction entre modalités (par exemple, texte vers image, image vers texte)
Raisonnement et Inférence Multimodale
- Logique et raisonnement avec des données multimodales
- Techniques d'inférence dans l'IA multimodale
- Applications dans la réponse aux questions et la prise de décision
Modèles Génératifs en IA Multimodale
- Réseaux Adversaires Génératifs (GAN) pour les données multimodales
- Autoencodeurs Variationnels (VAE) pour la génération intermodale
- Applications créatives des IA multimodales génératives
Techniques de Fusion Multimodale
- Méthodes de fusion précoce, tardive et hybride
- Mécanismes d'attention dans la fusion multimodale
- Fusion pour une perception robuste et l'interaction
Applications de l'IA Multimodale
- Interaction homme-machine multimodale
- IA dans les véhicules autonomes
- Applications en santé (par exemple, imagerie médicale et diagnostics)
Considérations Éthiques et Défis
- Préjugés et équité dans les systèmes multimodaux
- Concerns de confidentialité avec les données multimodales
- Conception et déploiement éthiques des systèmes d'IA multimodal
Sujets Avancés en IA Multimodale
- Transformers multimodaux
- Apprentissage auto-supervisé dans l'IA multimodale
- L'avenir de l'apprentissage machine multimodal
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
- Maîtrise du langage de programmation Python
- Familiarité avec le traitement et la préparation des données
Public cible
- Chercheurs en IA
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
21 Heures