LLMs in Multimodal Applications

• 了解机器学习和神经网络
• 具有 Python 编程经验
• 熟悉各种数据类型（文本、图像、音频）的数据预处理

观众

• 数据科学家
• 机器学习工程师
• 软件开发人员
• 专注于人工智能和自然语言处理的研究人员

文本、图像和音频等不同类型数据的集成代表了 LLM 应用程序的最前沿，可实现更全面和上下文感知的 AI 系统。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望将 Large Language Models (LLMs) 应用于高级 AI 应用程序的多模态数据的中级数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解使用LLM进行多模态学习的原理。
• 实现 LLM 以处理和分析文本、图像和音频数据。
• 开发利用多模态数据集成优势的应用程序。
• 评估多模式 LLM 系统的性能。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

多模态学习导论

• 多模态 AI 概述
• 多模态数据处理的挑战
• 多模态 LLM 的好处

了解大型语言模型

• 最先进的 LLM 架构
• 使用多模态数据训练 LLM
• 案例研究：成功的多模态 LLM 应用

处理多模态数据

• 文本、图像和音频的数据预处理技术
• 特征提取和表示学习
• 在 LLM 中集成多模态数据

开发多模态 LLM 应用程序

• 设计用于多模态交互的用户界面
• 虚拟助手和聊天机器人中的 LLM
• 使用 LLM 创建身临其境的体验

评估和优化多式联运系统

• 多模态 LLM 的性能指标
• 优化策略，提高准确性和效率
• 解决多式联运系统中的偏见和公平性

动手实验室：构建多模态 LLM 项目

• 设置多模态数据集
• 为特定用例实施多模态 LLM
• 测试和完善系统

摘要和后续步骤