Systèmes d'IA multimoal fiables et continuellement adaptables

Aperçu

Rejoignez Jaehong Yoon de l'UNC Chapel Hill alors qu'il explore la création de systèmes d'IA multimodaux fiables qui présentent la capacité de s'adapter en continu. Cette présentation perspicace améliorera votre compréhension des technologies IA de pointe et de leurs applications dans le monde réel.

Parfait pour les passionnés et les professionnels intéressés par le domaine en évolution de l'intelligence artificielle et de l'informatique.

Fournisseur :

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Catégories :

Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Informatique

Programme

• Introduction aux systèmes d'IA multimodaux
Aperçu de l'IA multimodale
Importance de l'intégration multimodale
• Confiance dans les systèmes d'IA
Définir la fiabilité dans l'IA
Considérations éthiques et biais de l'IA
Techniques pour garantir la fiabilité des systèmes d'IA
• Apprentissage continu en IA
Principes fondamentaux de l'apprentissage continu
Stratégies pour l'apprentissage tout au long de la vie dans les systèmes d'IA
Gérer l'oubli catastrophique
• Adaptabilité dans l'IA multimodale
Le concept d'adaptabilité dans l'IA
Études de cas de systèmes multimodaux adaptatifs
• Concevoir des systèmes d'IA multimodaux fiables
Principes de conception de systèmes fiables
Techniques de vérification et de validation
• Intégration des données multimodales
Techniques de fusion de données
Défis dans l'intégration des données multimodales
• Sujets avancés en IA multimodale
Tendances émergentes et orientations futures
Applications potentielles dans le monde réel
• Étude de cas : IA multimodale fiable en action
Analyse d'un système d'IA multimodal du monde réel
• Ateliers et sessions pratiques
Projets pratiques avec des données multimodales
Construire un système d'IA multimodal simple et fiable
• Conclusion et défis futurs
Résumé des principaux enseignements
Questions ouvertes et domaines pour de futures recherches

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Sujets

Informatique