Schulungsübersicht
Einführung in multimodale KI
- Überblick über multimodale KI und reale Anwendungsfälle
- Herausforderungen bei der Integration von Text-, Bild- und Audiodaten
- Stand der Forschung und aktuelle Entwicklungen
Datenverarbeitung und Feature-Engineering
- Umgang mit Text-, Bild- und Audio-Datasets
- Vorverarbeitungstechniken für das multimodale Lernen
- Merkmalsextraktion und Strategien der Datenfusion
Aufbau multimodaler Modelle mit PyTorch und Hugging Face
- Einführung in PyTorch für das multimodale Lernen
- Nutzung von Hugging Face Transformers für NLP- und Vision-Aufgaben
- Kombination verschiedener Modalitäten in einem einheitlichen KI-Modell
Implementierung der Fusion von Sprache, Bild und Text
- Integration von OpenAI Whisper für die Spracherkennung
- Anwendung von DeepSeek-Vision zur Bildverarbeitung
- Fusionsverfahren für das cross-modale Lernen
Training und Optimierung multimodaler KI-Modelle
- Trainingsstrategien für multimodale KI
- Optimierungstechniken und Feinabstimmung der Hyperparameter
- Umgang mit Bias und Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von Modellen
Bereitstellen multimodaler KI in realen Anwendungen
- Exportieren von Modellen für den Produktiveinsatz
- Bereitstellen von KI-Modellen auf Cloud-Plattformen
- Leistungsüberwachung und Wartung der Modelle
Fortgeschrittene Themen und zukünftige Trends
- Zero-Shot-Learning und Few-Shot-Learning in der multimodalen KI
- Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle KI-Entwicklung
- Aufkommende Trends in der multimodalen KI-Forschung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von Machine-Learning- und Deep-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit KI-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Vertrautheit mit der Verarbeitung von Text-, Bild- und Audiodaten
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Forscher
Erfahrungsberichte (1)
Unser Trainer Yashank war unglaublich wissbegierig. Er hat das Curriculum an unsere tatsächlichen Lernbedürfnisse angepasst, und wir hatten eine großartige Lernerfahrung mit ihm. Sein Verständnis des von ihm geleherten Fachgebiets war beeindruckend; er teilte Einsichten aus seiner praktischen Erfahrung und half uns, echte Probleme zu lösen, die wir in unserer Arbeit hatten.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Kurs - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Maschinelle Übersetzung
