Schița de curs

Introducere în învățarea multimodală

  • Prezentare generală a AI multimodală
  • Provocări în procesarea datelor multimodale
  • Beneficiile învățării multimodale

Înțelegerea modelelor lingvistice de mari dimensiuni

  • Arhitectura LLM-urilor de ultimă generație
  • Formarea LLM-urilor cu date multimodale
  • Studii de caz: Aplicații LLM multimodale de succes

Prelucrarea datelor multimodale

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

Dezvoltarea aplicațiilor LLM multimodale

  • Proiectarea interfețelor de utilizator pentru interacțiunea multimodală
  • LLM-uri în asistenții virtuali și chatbots
  • Crearea de experiențe imersive cu ajutorul LLM-urilor

Evaluarea și optimizarea sistemelor multimodale

  • Măsurători de performanță pentru LLM-urile multimodale
  • Strategii de optimizare pentru o mai bună precizie și eficiență
  • Abordarea prejudecăților și a corectitudinii în sistemele multimodale

Laborator practic: Construirea unui proiect LLM multimodal

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

Rezumat și etape următoare

Cerințe

  • O înțelegere a învățării automate și a rețelelor neuronale
  • Experiență cu programarea Python.
  • Familiaritate cu preprocesarea datelor pentru diferite tipuri de date (text, imagine, audio)

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Inginerii de învățare automată
  • Dezvoltatorii de software
  • Cercetători care se concentrează pe inteligența artificială și pe procesarea limbajului natural
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite