Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в мултимодалното обучение

  • Общ преглед на мултимодалния AI
  • Предизвикателства при обработката на мултимодални данни
  • Ползи от мултимодалните LLM

Разбиране на големите езикови модели

  • Архитектура на най-съвременните LLM
  • Обучение на LLM с мултимодални данни
  • Казуси: Успешни мултимодални LLM приложения

Обработка на мултимодални данни

  • Техники за предварителна обработка на текст, изображения и аудио
  • Извличане на признаци и обучение на представяния
  • Интегриране на мултимодални данни в LLM

Разработване на мултимодални LLM приложения

  • Проектиране на потребителски интерфейси за мултимодално взаимодействие
  • LLM във виртуални асистенти и чатботове
  • Създаване на завладяващи преживявания с LLM

Оценяване и оптимизиране на мултимодални системи

  • Показатели за ефективност на мултимодални LLM
  • Стратегии за оптимизация за по-добра точност и ефективност
  • Справяне с пристрастия и осигуряване на справедливост в мултимодалните системи

Практическа лаборатория: Изграждане на мултимодален LLM проект

  • Настройване на мултимодален набор от данни
  • Внедряване на мултимодален LLM за специфичен случай на употреба
  • Тестване и усъвършенстване на системата

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на машинното обучение и невронните мрежи
  • Опит с програмиране на Python
  • Запознатост с предварителната обработка на различни типове данни (текст, изображение, аудио)

Аудитория

  • Специалисти по данни
  • Инженери по машинно обучение
  • Софтуерни разработчици
  • Изследователи, фокусирани върху AI и обработка на естествен език
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории