- Silne zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się
- Doświadczenie w ramach AI takich jak PyTorch lub TensorFlow
- Znajomość przetwarzania danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych
Grupa docelowa
- Programiści AI
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze
Inteligencja sztuczna multimodalna integruje różne typy danych, takie jak tekst, obrazki i dźwięki, aby poprawić modele i aplikacje uczenia maszynowego.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy, którzy chcą tworzyć niestandardowe modele multimodalne AI z użyciem otwartych ram.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy uczenia multimodalnego i fuzji danych.
- Wdrożyć modele multimodalne z użyciem DeepSeek, OpenAI, Hugging Face i PyTorch.
- Optymalizować i dopracowywać modele do integracji tekstu, obrazów i dźwięków.
- Wdrażać modele multimodalne AI w realnych aplikacjach.
Format szkolenia
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrożenie w środowisku laboryjnym w trybie na żywo.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Wprowadzenie do wielomodalnego AI
- Przegląd wielomodalnego AI i zastosowań w świecie rzeczywistym
- Wyzwania związane z integracją danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych
- Badania i postępy na najwyższym poziomie
Przetwarzanie danych i inżynieria cech
- Obsługa zbiorów danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych
- Techniki przetwarzania przeduczania dla uczenia wielomodalnego
- Strategie ekstrakcji cech i fuzji danych
Budowanie wielomodalnych modeli z użyciem PyTorch i Hugging Face
- Wprowadzenie do PyTorch dla uczenia wielomodalnego
- Użycie transformatorów Hugging Face dla zadań NLP i wizyjnych
- Łączenie różnych modalności w zunifikowanym modelu AI
Wdrażanie fuzji mowy, wzroku i tekstu
- Integracja OpenAI Whisper dla rozpoznawania mowy
- Zastosowanie DeepSeek-Vision do przetwarzania obrazów
- Techniki fuzji dla uczenia wielomodalnego
Trenowanie i optymalizacja wielomodalnych modeli AI
- Strategie trenowania modeli dla wielomodalnego AI
- Techniki optymalizacji i dostrajanie hiperparametrów
- Zwalczanie uprzedzeń i poprawa uogólniania modeli
Wdrażanie wielomodalnego AI w zastosowaniach rzeczywistych
- Eksportowanie modeli do użycia w produkcji
- Wdrażanie modeli AI na platformach chmurowych
- Monitorowanie wydajności i konserwacja modeli
Zaawansowane tematy i przyszłe trendy
- Uczenie zero-shot i few-shot w wielomodalnym AI
- Zastosowania etyczne i odpowiedzialne rozwijanie AI
- Wschodzące trendy w badaniach nad wielomodalnym AI
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Qatar - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Egypt - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Saudi Arabia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
South Africa - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Brasil - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Canada - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
中国 - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
香港 - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
澳門 - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
台灣 - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
USA - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Österreich - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Schweiz - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Deutschland - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Czech Republic - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Denmark - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Estonia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Finland - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Greece - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Magyarország - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Ireland - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Luxembourg - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Latvia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
España - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Italia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Lithuania - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Nederland - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Norway - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Portugal - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
România - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Sverige - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Türkiye - Açık Kaynaklı Kütüphanelerle Özel Multimodal AI Modeller Oluşturma
Malta - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Belgique - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
France - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
日本 - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Australia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Malaysia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
New Zealand - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Philippines - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Singapore - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Thailand - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Vietnam - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
India - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Argentina - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Chile - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Costa Rica - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Ecuador - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Guatemala - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Colombia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
México - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Panama - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Peru - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Uruguay - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Venezuela - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Polska - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
United Kingdom - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
South Korea - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Pakistan - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Sri Lanka - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Bulgaria - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Bolivia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Indonesia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Kazakhstan - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Moldova - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Morocco - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Tunisia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Kuwait - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Oman - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Slovakia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Kenya - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Nigeria - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Botswana - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Slovenia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Croatia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Serbia - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Bhutan - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Nepal - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Uzbekistan - Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks