Visão Geral

Curso Arquiteturas Multimodais com Transformers. Este curso explora de forma aprofundada as arquiteturas multimodais baseadas em Transformers, responsáveis por integrar e processar múltiplos tipos de dados — como texto, imagem, áudio, vídeo e sinais — em um único modelo de aprendizado profundo. O curso aborda fundamentos teóricos, escolhas arquiteturais, estratégias de fusão multimodal, pré-treinamento em larga escala e aplicações práticas em sistemas modernos de inteligência artificial, com foco em desempenho, escalabilidade e generalização.

Objetivo

Após realizar este Curso Arquiteturas Multimodais com Transformers, você será capaz de:

• Compreender os princípios de modelos multimodais
• Analisar arquiteturas baseadas em Transformers para múltiplas modalidades
• Entender estratégias de fusão precoce, tardia e intermediária
• Projetar pipelines de pré-processamento multimodal
• Avaliar aplicações práticas de modelos multimodais
• Compreender desafios de treinamento e escalabilidade

Publico Alvo

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• Engenheiros de machine learning e deep learning
• Cientistas de dados
• Engenheiros de software interessados em IA multimodal
• Pesquisadores e arquitetos de soluções em IA
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Pre-Requisitos

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• Python intermediário
• Fundamentos de deep learning
• Conhecimento de Transformers
• Álgebra linear e cálculo diferencial
•  

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Multimodal Learning

1. Definition and motivation of multimodal models
2. Modalities: text, vision, audio and signals
3. Challenges in multimodal representation
4. Use cases and applications

Module 2: Transformer-Based Representations

1. Unified token representations
2. Embeddings across modalities
3. Modality-specific encoders
4. Shared vs separate representation spaces

Module 3: Multimodal Fusion Strategies

1. Early fusion architectures
2. Late fusion architectures
3. Intermediate fusion with cross-attention
4. Gated and hierarchical fusion

Module 4: Cross-Attention and Co-Attention

1. Cross-attention mechanisms
2. Co-attention architectures
3. Alignment between modalities
4. Temporal and spatial attention

Module 5: Pretraining Multimodal Transformers

1. Contrastive learning for multimodal data
2. Masked modeling across modalities
3. Alignment and matching objectives
4. Data scaling and curriculum learning

Module 6: Vision-Language Models

1. Image-text joint representations
2. Captioning and visual question answering
3. Vision transformers integration
4. Retrieval-based multimodal models

Module 7: Audio and Video Multimodal Models

1. Audio-text models
2. Speech and language transformers
3. Video transformers
4. Temporal multimodal fusion

Module 8: Deployment and Advanced Topics

1. Inference optimization for multimodal models
2. Latency and memory considerations
3. Multimodal foundation models
4. Ethical, bias and robustness considerations