- Biegłość w programowaniu Python
- Zrozumienie koncepcji głębokiego uczenia
- Doświadczenie w dostrajaniu wstępnie wytrenowanych modeli
Publiczność
- Badacze sztucznej inteligencji
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Praktycy uczenia maszynowego
Fine-Tuning Multimodal Models koncentruje się na zaawansowanych technikach dostosowywania modeli przetwarzających wiele typów danych, takich jak tekst, obrazy i filmy. Uczestnicy uzyskają wgląd w obsługę złożonych zestawów danych, optymalizację wydajności modelu i wdrażanie tych modeli do rzeczywistych zastosowań, takich jak wizualne odpowiadanie na pytania i generowanie treści.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować multimodalne dostrajanie modeli dla innowacyjnych rozwiązań AI.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć architekturę modeli multimodalnych, takich jak CLIP i Flamingo.
- Skutecznie przygotowywać i wstępnie przetwarzać multimodalne zestawy danych.
- Dostroić modele multimodalne do konkretnych zadań.
- Optymalizować modele pod kątem rzeczywistych zastosowań i wydajności.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Wprowadzenie do modeli multimodalnych
- Przegląd multimodalnego uczenia maszynowego
- Zastosowania modeli multimodalnych
- Wyzwania związane z obsługą wielu typów danych
Architektury dla modeli multimodalnych
- Badanie modeli takich jak CLIP, Flamingo i BLIP
- Zrozumienie intermodalnych mechanizmów uwagi
- Rozważania architektoniczne dotyczące skalowalności i wydajności
Przygotowanie multimodalnych zestawów danych
- Gromadzenie danych i techniki adnotacji
- Wstępne przetwarzanie tekstu, obrazów i materiałów wideo
- Równoważenie zestawów danych dla zadań multimodalnych
Techniki dostrajania dla modeli multimodalnych
- Konfigurowanie potoków szkoleniowych dla modeli multimodalnych
- Zarządzanie pamięcią i ograniczeniami obliczeniowymi
- Obsługa wyrównania między modalnościami
Zastosowania dostrojonych modeli multimodalnych
- Odpowiadanie na pytania wizualne
- Napisy do obrazów i filmów
- Generowanie treści przy użyciu multimodalnych danych wejściowych
Optymalizacja i ocena wydajności
- Metryki oceny dla zadań multimodalnych
- Optymalizacja opóźnień i przepustowości na potrzeby produkcji
- Zapewnienie solidności i spójności różnych modalności
Wdrażanie modeli multimodalnych
- Pakowanie modeli do wdrożenia
- Wnioskowanie Scalable na platformach chmurowych
- Aplikacje i integracje w czasie rzeczywistym
Studia przypadków i praktyczne laboratoria
- Dostrajanie CLIP do wyszukiwania obrazów na podstawie treści
- Szkolenie multimodalnego chatbota z wykorzystaniem tekstu i wideo
- Wdrażanie intermodalnych systemów wyszukiwania
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Fine-Tuning Multimodal Models
Qatar - Fine-Tuning Multimodal Models
Egypt - Fine-Tuning Multimodal Models
Saudi Arabia - Fine-Tuning Multimodal Models
South Africa - Fine-Tuning Multimodal Models
Brasil - Fine-Tuning Multimodal Models
Canada - Fine-Tuning Multimodal Models
中国 - Fine-Tuning Multimodal Models
香港 - Fine-Tuning Multimodal Models
澳門 - Fine-Tuning Multimodal Models
台灣 - Fine-Tuning Multimodal Models
USA - Fine-Tuning Multimodal Models
Österreich - Fine-Tuning Multimodal Models
Schweiz - Fine-Tuning Multimodal Models
Deutschland - Fine-Tuning Multimodal Models
Czech Republic - Fine-Tuning Multimodal Models
Denmark - Fine-Tuning Multimodal Models
Estonia - Fine-Tuning Multimodal Models
Finland - Fine-Tuning Multimodal Models
Greece - Fine-Tuning Multimodal Models
Magyarország - Fine-Tuning Multimodal Models
Ireland - Fine-Tuning Multimodal Models
Luxembourg - Fine-Tuning Multimodal Models
Latvia - Fine-Tuning Multimodal Models
España - Fine-Tuning Multimodal Models
Italia - Fine-Tuning Multimodal Models
Lithuania - Fine-Tuning Multimodal Models
Nederland - Fine-Tuning Multimodal Models
Norway - Fine-Tuning Multimodal Models
Portugal - Fine-Tuning Multimodal Models
România - Fine-Tuning Multimodal Models
Sverige - Fine-Tuning Multimodal Models
Türkiye - Fine-Tuning Multimodal Models
Malta - Fine-Tuning Multimodal Models
Belgique - Fine-Tuning Multimodal Models
France - Fine-Tuning Multimodal Models
日本 - Fine-Tuning Multimodal Models
Australia - Fine-Tuning Multimodal Models
Malaysia - Fine-Tuning Multimodal Models
New Zealand - Fine-Tuning Multimodal Models
Philippines - Fine-Tuning Multimodal Models
Singapore - Fine-Tuning Multimodal Models
Thailand - Fine-Tuning Multimodal Models
Vietnam - Fine-Tuning Multimodal Models
India - Fine-Tuning Multimodal Models
Argentina - Fine-Tuning Multimodal Models
Chile - Fine-Tuning Multimodal Models
Costa Rica - Fine-Tuning Multimodal Models
Ecuador - Fine-Tuning Multimodal Models
Guatemala - Fine-Tuning Multimodal Models
Colombia - Fine-Tuning Multimodal Models
México - Fine-Tuning Multimodal Models
Panama - Fine-Tuning Multimodal Models
Peru - Fine-Tuning Multimodal Models
Uruguay - Fine-Tuning Multimodal Models
Venezuela - Fine-Tuning Multimodal Models
Polska - Fine-Tuning Multimodal Models
United Kingdom - Fine-Tuning Multimodal Models
South Korea - Fine-Tuning Multimodal Models
Pakistan - Fine-Tuning Multimodal Models
Sri Lanka - Fine-Tuning Multimodal Models
Bulgaria - Fine-Tuning Multimodal Models
Bolivia - Fine-Tuning Multimodal Models
Indonesia - Fine-Tuning Multimodal Models
Kazakhstan - Fine-Tuning Multimodal Models
Moldova - Fine-Tuning Multimodal Models
Morocco - Fine-Tuning Multimodal Models
Tunisia - Fine-Tuning Multimodal Models
Kuwait - Fine-Tuning Multimodal Models
Oman - Fine-Tuning Multimodal Models
Slovakia - Fine-Tuning Multimodal Models
Kenya - Fine-Tuning Multimodal Models
Nigeria - Fine-Tuning Multimodal Models
Botswana - Fine-Tuning Multimodal Models
Slovenia - Fine-Tuning Multimodal Models
Croatia - Fine-Tuning Multimodal Models
Serbia - Fine-Tuning Multimodal Models
Bhutan - Fine-Tuning Multimodal Models