Kurzusleírás

Bevezetés a multimodális tanulásba

  • A multimodális AI áttekintése
  • Kihívások a multimodális adatfeldolgozásban
  • A multimodális LLM-ek előnyei

A nagy nyelvi modellek megértése

  • A legmodernebb LLM-ek felépítése
  • LLM-ek képzése multimodális adatokkal
  • Esettanulmányok: Sikeres multimodális LLM alkalmazások

Multimodális adatok feldolgozása

  • Adat-előfeldolgozási technikák szöveghez, képhez és hanghoz
  • Jellemzők kinyerése és ábrázolása tanulás
  • Multimodális adatok integrálása LLM-ekben

Multimodális LLM alkalmazások fejlesztése

  • Felhasználói felületek tervezése multimodális interakcióhoz
  • LLM-ek virtuális asszisztensekben és chatbotokban
  • Magával ragadó élmények létrehozása az LLM-ekkel

Multimodális rendszerek értékelése és optimalizálása

  • A multimodális LLM-ek teljesítménymutatói
  • Optimalizálási stratégiák a nagyobb pontosság és hatékonyság érdekében
  • Az elfogultság és az igazságosság kezelése multimodális rendszerekben

Gyakorlati labor: Multimodális LLM-projekt felépítése

  • Multimodális adatkészlet beállítása
  • Multimodális LLM megvalósítása egy adott használati esetre
  • A rendszer tesztelése, finomítása

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulás és a neurális hálózatok megértése
  • Python programozási tapasztalat
  • Különböző adattípusok (szöveg, kép, hang) adat-előfeldolgozásának ismerete

Közönség

  • Adattudósok
  • Gépi tanulási mérnökök
  • Szoftverfejlesztők
  • A kutatók az AI-ra és a természetes nyelvi feldolgozásra összpontosítanak
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák