Cursuri de pregatire Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models se concentrează pe tehnici avansate de adaptare a modelelor care procesează mai multe tipuri de date, cum ar fi text, imagini și videoclipuri. Participanții vor dobândi cunoștințe despre gestionarea seturilor complexe de date, optimizarea performanței modelelor și implementarea acestor modele pentru aplicații din lumea reală, cum ar fi răspunsul vizual la întrebări și generarea de conținut.

Această formare live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească reglarea fină a modelelor multimodale pentru soluții AI inovatoare.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

Înțeleagă arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
Să pregătească și să preproceseze eficient seturile de date multimodale.
Să ajusteze modelele multimodale pentru sarcini specifice.
Optimizarea modelelor pentru aplicații și performanțe din lumea reală.

Formatul cursului

Prelegere și discuții interactive.
O mulțime de exerciții și practică.
Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Iași

1080 EUR (Online (Remote))

1880 EUR (Sală de clasă)

Cursuri de pregatire Fine-Tuning Multimodal Models

Schița de curs

Cerințe

Upcoming Courses

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Categorii înrudite

This site in other countries/regions

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites

Cursuri de pregatire Fine-Tuning Multimodal Models

Schița de curs

Cerințe

Upcoming Courses

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning Multimodal Models

Cursuri înrudite

Advanced Techniques in Transfer Learning

Deploying Fine-Tuned Models in Production

Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

Introduction to Transfer Learning

Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

Categorii înrudite

Fine-Tuning

This site in other countries/regions

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites