- Zrozumienie uczenia maszynowego i sieci neuronowych
- Doświadczenie w programowaniu Python
- Znajomość wstępnego przetwarzania danych dla różnych typów danych (tekst, obraz, dźwięk)
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Programiści
- Naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją i przetwarzaniem języka naturalnego
Integracja różnych typów danych, takich jak tekst, obraz i dźwięk, stanowi czołówkę aplikacji LLM, umożliwiając bardziej kompleksowe i kontekstowe systemy sztucznej inteligencji.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą zastosować Large Language Models (LLMs) do danych multimodalnych w zaawansowanych aplikacjach AI.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć zasady multimodalnego uczenia się za pomocą LLM.
- Wdrożyć LLM do przetwarzania i analizowania danych tekstowych, graficznych i dźwiękowych.
- Rozwijać aplikacje, które wykorzystują mocne strony multimodalnej integracji danych.
- Ocenić wydajność multimodalnych systemów LLM.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Wprowadzenie do uczenia multimodalnego
- Przegląd multimodalnej sztucznej inteligencji
- Wyzwania związane z multimodalnym przetwarzaniem danych
- Korzyści płynące z multimodalnych modeli LLM
Zrozumienie dużych modeli językowych
- Architektura najnowocześniejszych modeli LLM
- Szkolenie LLM z wykorzystaniem danych multimodalnych
- Studia przypadków: Udane multimodalne aplikacje LLM
Przetwarzanie danych multimodalnych
- Techniki wstępnego przetwarzania danych dla tekstu, obrazu i dźwięku
- Ekstrakcja cech i uczenie się reprezentacji
- Integracja danych multimodalnych w LLM
Tworzenie multimodalnych aplikacji LLM
- Projektowanie interfejsów użytkownika dla interakcji multimodalnej
- LLM w wirtualnych asystentach i chatbotach
- Tworzenie wciągających doświadczeń z LLM
Ocena i optymalizacja systemów multimodalnych
- Wskaźniki wydajności dla multimodalnych systemów LLM
- Strategie optymalizacji dla lepszej dokładności i wydajności
- Uwzględnianie stronniczości i sprawiedliwości w systemach multimodalnych
Praktyczne laboratorium: Tworzenie multimodalnego projektu LLM
- Konfiguracja multimodalnego zbioru danych
- Wdrożenie multimodalnego LLM dla konkretnego przypadku użycia
- Testowanie i udoskonalanie systemu
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - LLMs in Multimodal Applications
Qatar - LLMs in Multimodal Applications
Egypt - LLMs in Multimodal Applications
Saudi Arabia - LLMs in Multimodal Applications
South Africa - LLMs in Multimodal Applications
Brasil - LLMs in Multimodal Applications
Canada - LLMs in Multimodal Applications
中国 - LLMs in Multimodal Applications
香港 - LLMs in Multimodal Applications
澳門 - LLMs in Multimodal Applications
台灣 - LLMs in Multimodal Applications
USA - LLMs in Multimodal Applications
Österreich - LLMs in Multimodal Applications
Schweiz - LLMs in Multimodal Applications
Deutschland - LLMs in Multimodal Applications
Czech Republic - LLMs in Multimodal Applications
Denmark - LLMs in Multimodal Applications
Estonia - LLMs in Multimodal Applications
Finland - LLMs in Multimodal Applications
Greece - LLMs in Multimodal Applications
Magyarország - LLMs in Multimodal Applications
Ireland - LLMs in Multimodal Applications
Luxembourg - LLMs in Multimodal Applications
Latvia - LLMs in Multimodal Applications
España - LLMs in Multimodal Applications
Italia - LLMs in Multimodal Applications
Lithuania - LLMs in Multimodal Applications
Nederland - LLMs in Multimodal Applications
Norway - LLMs in Multimodal Applications
Portugal - LLMs in Multimodal Applications
România - LLMs in Multimodal Applications
Sverige - LLMs in Multimodal Applications
Türkiye - LLMs in Multimodal Applications
Malta - LLMs in Multimodal Applications
Belgique - LLMs in Multimodal Applications
France - LLMs in Multimodal Applications
日本 - LLMs in Multimodal Applications
Australia - LLMs in Multimodal Applications
Malaysia - LLMs in Multimodal Applications
New Zealand - LLMs in Multimodal Applications
Philippines - LLMs in Multimodal Applications
Singapore - LLMs in Multimodal Applications
Thailand - LLMs in Multimodal Applications
Vietnam - LLMs in Multimodal Applications
India - LLMs in Multimodal Applications
Argentina - LLMs in Multimodal Applications
Chile - LLMs in Multimodal Applications
Costa Rica - LLMs in Multimodal Applications
Ecuador - LLMs in Multimodal Applications
Guatemala - LLMs in Multimodal Applications
Colombia - LLMs in Multimodal Applications
México - LLMs in Multimodal Applications
Panama - LLMs in Multimodal Applications
Peru - LLMs in Multimodal Applications
Uruguay - LLMs in Multimodal Applications
Venezuela - LLMs in Multimodal Applications
Polska - LLMs in Multimodal Applications
United Kingdom - LLMs in Multimodal Applications
South Korea - LLMs in Multimodal Applications
Pakistan - LLMs in Multimodal Applications
Sri Lanka - LLMs in Multimodal Applications
Bulgaria - LLMs in Multimodal Applications
Bolivia - LLMs in Multimodal Applications
Indonesia - LLMs in Multimodal Applications
Kazakhstan - LLMs in Multimodal Applications
Moldova - LLMs in Multimodal Applications
Morocco - LLMs in Multimodal Applications
Tunisia - LLMs in Multimodal Applications
Kuwait - LLMs in Multimodal Applications
Oman - LLMs in Multimodal Applications
Slovakia - LLMs in Multimodal Applications
Kenya - LLMs in Multimodal Applications
Nigeria - LLMs in Multimodal Applications
Botswana - LLMs in Multimodal Applications
Slovenia - LLMs in Multimodal Applications
Croatia - LLMs in Multimodal Applications
Serbia - LLMs in Multimodal Applications
Bhutan - LLMs in Multimodal Applications