Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i multimodal AI
- Oversikt over multimodal AI og virkelige applikasjoner
- Utfordringer ved integrering av tekst, bilde og lyddata
- Forskningsfremskritt og fremskritt innen feltet
Dataforarbeiding og feature engineering
- Håndtering av tekst, bilde og lyddatasett
- Forbehandlingsteknikker for multimodal læring
- Metoder for ekstraksjon og fusjon av data
Bygging av multimodale modeller med PyTorch og Hugging Face
- Innføring i PyTorch for multimodal læring
- Bruk av Hugging Face Transformers for NLP og visjonsteknologi oppgaver
- Kombinasjon av ulike modaliteter i en enhetlig AI-modell
Implementering av tale, visjon og tekstfusjon
- Integrering av OpenAI Whisper for talegjenkjennelse
- Bruk av DeepSeek-Vision for bildebehandling
- Fusjonsteknikker for kryssmodal læring
Trening og optimalisering av multimodale AI-modeller
- Strategier for trening av multimodale AI-modeller
- Optimaliseringsteknikker og justering av hyperparametere
- Å takle bias og forbedre modellens generaliseringsevne
Utplasser multimodal AI i virkelige applikasjoner
- Eksport av modeller for produksjonsbruk
- Utplasser AI-modeller på skyplattformer
- Ytelsesovervåking og modellvedlikehold
Avanserte emner og fremtidige trender
- Zero-shot og few-shot learning i multimodal AI
- Etiske overveielser og ansvarlig AI-utvikling
- Fremvoksende trender i multimodal AI-forskning
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Sterk forståelse av maskinlæring og dyplæringskonsepter
- Erfaring med AI-rammeverk som PyTorch eller TensorFlow
- Kjennskap til behandling av tekst-, bilde- og lyddata
Målgruppe
- AI-utviklere
- Maskinlæringsteknikere
- Forskere
21 timer
