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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
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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