Kursplan

Introduksjon til multimodal læring

  • Oversikt over multimodal AI
  • Utfordringer i multimodal databehandling
  • Fordeler med multimodale LLM-er

Forstå store språkmodeller

  • Arkitektur av state-of-the-art LLMs
  • Trening av LLM-er med multimodale data
  • Kasusstudier: Vellykkede multimodale LLM-applikasjoner

Behandling av multimodale data

  • Dataforbehandlingsteknikker for tekst, bilde og lyd
  • Funksjonsutvinning og representasjonslæring
  • Integrering av multimodale data i LLM-er

Utvikling av multimodale LLM-applikasjoner

  • Designe brukergrensesnitt for multimodal interaksjon
  • LLM-er i virtuelle assistenter og chatbots
  • Skap oppslukende opplevelser med LLM-er

Evaluere og optimalisere multimodale systemer

  • Ytelsesmålinger for multimodale LLM-er
  • Optimaliseringsstrategier for bedre nøyaktighet og effektivitet
  • Ta tak i skjevhet og rettferdighet i multimodale systemer

Hands-on Lab: Bygge et multimodalt LLM-prosjekt

  • Sette opp et multimodalt datasett
  • Implementering av en multimodal LLM for et spesifikt brukstilfelle
  • Testing og raffinering av systemet

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • En forståelse av maskinlæring og nevrale nettverk
  • Erfaring med Python programmering
  • Kjennskap til dataforbehandling for ulike datatyper (tekst, bilde, lyd)

Publikum

  • Dataforskere
  • Maskinlæringsingeniører
  • Programvareutviklere
  • Forskere med fokus på AI og naturlig språkbehandling
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories