Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială Multimodală
- Prezentare generală a inteligenței artificiale multimodale și aplicațiile din lumea reală
- Challenges in integrating text, image, and audio data
- Cercetări și progrese la ultimul cuvânt
Procesare a Datelor și Ingineria Caracteristicilor
- Manipularea seturilor de date textuale, imaginale și audio
- Tehnici de preprocesare pentru învățarea multimodală
- Extracția caracteristicilor și strategii de fusionează date
Construirea Modelelor Multimodale cu PyTorch și Hugging Face
- Introducere în PyTorch pentru învățarea multimodală
- Utilizarea Transformer-elor Hugging Face pentru sarcini de NLP și viziune
- Combinarea modalelor diferite într-un model AI unitar
Implementarea Fusiei Vorbale, Visuale și Textuale
- Integrarea OpenAI Whisper pentru recunoașterea vorbirii
- Aplicarea DeepSeek-Vision pentru procesarea imaginilor
- Tehnici de fusie pentru învățare intermodală
Antrenament și Optimizare a Modelelor AI Multimodale
- Strategii de antrenament ale modelului pentru inteligența artificială multimodală
- Tehnici de optimizare și ajustarea hiperparametrilor
- Abordarea biase-ului și îmbunătățirea generalizării modelului
Implementarea AI Multimodală în Aplicațiile din Lumea Reală
- Exportarea modelelor pentru utilizare în producție
- Implementarea modelelor AI pe platforme cloud
- Monitorizarea performanței și menținerea modelului
Subiecte Avansate și Trenduri Viitoare
- Învățarea cu zero-shot și few-shot în inteligența artificială multimodală
- Considerente etice și dezvoltarea responsabilă a inteligenței artificiale
- Trenduri emergente în cercetările de AI multimodală
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Comprezunie puternică a conceptelor de învățare automată și învățare profundă
- Experiență cu cadre AI precum PyTorch sau TensorFlow
- Cunoaștere cu procesarea datelor textuale, imaginaților și audio
Publicul țintă
- Dezvoltatori AI
- Ingineri de învățare automată
- Cercetători
21 ore