Schița de curs

Introducere în Învățarea Multimodală

  • Prezentare generală a AI multimodal
  • Provocări în procesarea datelor multimodale
  • Beneficiile LLM-urilor multimodale

Înțelegerea Modelelor de Limbaj de Mare Anvergură

  • Arhitectura LLM-urilor de ultimă generație
  • Antrenarea LLM-urilor cu date multimodale
  • Studii de caz: Aplicații reușite ale LLM-urilor multimodale

Procesarea Datelor Multimodale

  • Tehnici de preprocesare a datelor pentru text, imagine și audio
  • Extragerea de caracteristici și învățarea reprezentării
  • Integrarea datelor multimodale în LLM-uri

Dezvoltarea Aplicațiilor LLM Multimodale

  • Proiectarea interfețelor utilizator pentru interacțiune multimodală
  • LLM-uri în asistenți virtuali și roboți de discuție
  • Crearea de experiențe immersive cu LLM-uri

Evaluarea și Optimizarea Sistemelor Multimodale

  • Metrici de performanță pentru LLM-uri multimodale
  • Strategii de optimizare pentru o acuratețe și eficiență mai bună
  • Abordarea părtinirii și echității în sistemele multimodale

Laborator Practic: Construirea unui Proiect LLM Multimodal

  • Configurarea unui set de date multimodal
  • Implementarea unui LLM multimodal pentru un caz de utilizare specific
  • Testarea și rafinarea sistemului

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea machine learning și a rețelelor neuronale
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu preprocesarea datelor pentru diverse tipuri de date (text, imagine, audio)

Publicul țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Ingineri de machine learning
  • Dezvoltatori de software
  • Cercetători axați pe AI și procesarea limbajului natural
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite