Visão Geral

Curso Audio-Visual Transformers. Este curso aprofunda o estudo de arquiteturas Audio-Visual Transformers, modelos capazes de aprender representações conjuntas entre sinais de áudio e dados visuais (imagem e vídeo). O conteúdo aborda fundamentos teóricos, arquiteturas baseadas em Transformers, mecanismos de atenção temporal e espacial, estratégias de fusão multimodal, pré-treinamento em larga escala e aplicações práticas como reconhecimento de fala audiovisual, análise de eventos, sincronização áudio-vídeo e compreensão multimodal de cenas. O foco está na compreensão arquitetural, alinhamento temporal e desafios de treinamento e escalabilidade.

Objetivo

Após realizar este Curso Audio-Visual Transformers, você será capaz de:

• Compreender a integração entre áudio e visão em modelos Transformers
• Analisar arquiteturas Audio-Visual baseadas em atenção
• Entender mecanismos de alinhamento temporal entre modalidades
• Projetar pipelines de pré-processamento de áudio e vídeo
• Avaliar aplicações práticas de modelos áudio-visuais
• Compreender desafios de escala, latência e robustez

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
• Noções básicas de processamento de sinais ou visão computacional
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Audio-Visual Learning

1. Motivation for audio-visual models
2. Audio and video as complementary modalities
3. Temporal alignment challenges
4. Audio-visual use cases and applications

Module 2: Audio and Visual Representations

1. Audio signal representations and spectrograms
2. Visual feature extraction from images and video
3. Temporal sampling and frame aggregation
4. Modality-specific encoders

Module 3: Transformer Architectures for Audio-Visual Data

1. Temporal transformers for sequences
2. Spatio-temporal attention mechanisms
3. Shared vs separate transformer blocks
4. Computational complexity considerations

Module 4: Audio-Visual Fusion Strategies

1. Early fusion approaches

2. Late fusion approaches

3. Intermediate fusion with cross-attention

4. Gated and adaptive fusion

Module 5: Audio-Visual Alignment and Synchronization

1. Cross-modal temporal attention
2. Synchronization and delay modeling
3. Audio-visual correspondence learning
4. Robustness to misalignment

Module 6: Pretraining Audio-Visual Transformers

1. Self-supervised learning objectives
2. Contrastive audio-visual learning
3. Masked modeling for audio and video
4. Dataset scale and curation

Module 7: Audio-Visual Applications

1. Audio-visual speech recognition
2. Event detection in videos
3. Emotion and affect recognition
4. Audio-visual scene understanding

Module 8: Deployment and Advanced Topics

1. Inference latency and optimization
2. Edge and real-time audio-visual models
3. Audio-visual foundation models
4. Ethical, bias and privacy considerations