Schulungsübersicht
Einführung in die multimodale KI
- Überblick über multimodale KI und reale Anwendungsfälle
- Herausforderungen bei der Verbindung von Text-, Bild- und Audiodaten
- Aktuelle Forschungsergebnisse und Fortschritte
Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion
- Umgang mit Text-, Bild- und Audiodatensätzen
- Vorverarbeitungsmethoden für das multimodale Lernen
- Strategien zur Merkmalsextraktion sowie Datenfusion
Erstellung multimodaler Modelle mit PyTorch und Hugging Face
- Einführung in den Einsatz von PyTorch für das multimodale Lernen
- Nutzung der Hugging Face Transformers-Bibliothek für Aufgaben im Bereich Sprachverarbeitung und Bildanalyse
- Zusammenführung verschiedener Modalitäten in einem einheitlichen KI-Modell
Implementierung der Verbindung von Sprache, Bild und Text
- Integration von OpenAI Whisper zur Spracherkennung
- Anwendung von DeepSeek-Vision für die Bildverarbeitung
- Verfahren der fusionalen Kombination verschiedener Modalitäten
Training und Optimierung multimodaler KI-Modelle
- Trainingsstrategien für multimodale KI-Modelle
- Techniken zur Optimierung sowie Abstimmung der Hyperparameter
- Beseitigung von Bias-Faktoren und Verbesserung der Modell-Generalisierbarkeit
Einsatz multimodaler KI-Modelle in der Praxis
- Export von Modellen für den Produktivbetrieb
- Bereitstellung von KI-Modellen auf Cloud-Plattformen
- Überwachung der Leistungsfähigkeit sowie Pflege der Modelle
Fortgeschrittene Themen und zukünftige Entwicklungen
- Zero-Shot- sowie Few-Shot-Lernverfahren in der multimodalen KI
- Ethische Aspekte und verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Systemen
- Neue Trends im Forschungsbereich der multimodalen KI
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse über Konzepte des Maschinenlernens und Deep Learning
- Erfahrung mit gängigen KI-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Vertrautheit mit der Verarbeitung von Text-, Bild- und Audiodaten
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Maschinenlern-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