Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI Multi-Modal
- Ce este AI multi-modal?
- Provocări cheie și aplicații
- Prezentare generală a modelelor multi-modale de top
Procesarea Textului și Înțelegerea Limbajului Natural
- Utilizarea modelelor de limbaj larg (LLM) pentru agenți AI bazati pe text
- Înțelegerea ingineriei prompturilor pentru sarcini multi-modale
- Adaptarea modelelor de text pentru aplicații specifice domeniului
Recunoașterea și Generarea Imaginilor
- Procesarea imaginilor cu AI: clasificare, descriere și detectare de obiecte
- Generarea imaginilor cu modele de difuzie (Stable Diffusion, DALLE)
- Integrarea datelor de imagine cu modele bazate pe text
Procesarea Vorbirii și a Sunetului
- Recunoașterea vorbirii cu Whisper ASR
- Tehnici de sinteză text-în-vorbire (TTS)
- Îmbunătățirea interacțiunii utilizatorului cu AI bazat pe voce
Integrarea Intrărilor Multi-Modale
- Construirea de fluxuri de lucru AI pentru procesarea mai multor tipuri de intrări
- Tehnici de fuziune pentru combinarea datelor de text, imagini și vorbire
- Aplicații din lumea reală ale agenților AI multi-modali
Implementarea Agenților AI Multi-Modali
- Construirea de soluții AI multi-modale bazate pe API
- Optimizarea modelelor pentru performanță și scalabilitate
- Cele mai bune practici pentru implementarea AI multi-modal în producție
Considerații Etici și Tendențe Viitoare
- Părtinirea și echitatea în AI multi-modal
- Preocupări legate de confidențialitatea datelor multi-modale
- Dezvoltări viitoare în AI multi-modal
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea fundamentelor învățării automate
- Experiență în programarea Python
- Familiaritate cu framework-uri de deep learning (de exemplu, TensorFlow, PyTorch)
Publicul țintă
- Dezvoltatori AI
- Cercetători
- Ingineri multimedia
21 Ore
