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Schulungsübersicht
Einführung in das multimodale Lernen
- Überblick über multimodale KI
- Herausforderungen bei der Verarbeitung multimedialer Daten
- Vorteile von multimodalen LLMs
Einführung in Large Language Models
- Architektur moderner LLMs
- Training von LLMs mit multimedialen Daten
- Fallbeispiele: erfolgreiche Anwendungen multimodaler LLMs
Verarbeitung multimedialer Daten
- Techniken zur Vorverarbeitung von Text-, Bild- und Audiodaten
- Feature-Extraktion sowie Repräsentationslernen
- Integration multimedialer Daten in LLMs
Entwicklung multimodaler LLM-Anwendungen
- Gestaltung von Benutzeroberflächen für die multimodale Interaktion
- Einsatz von LLMs in virtuellen Assistenten und Chatbots
- Erstellung immersiver Anwendungserlebnisse mithilfe von LLMs
Bewertung und Optimierung multimodaler Systeme
- Leistungskennzahlen für multimodale LLMs
- Optimierungsstrategien zur Verbesserung der Genauigkeit sowie Effizienz
- Bewältigung von Verzerrungen und Fairnessproblemen in multimodalen Systemen
Praktische Übung: Entwicklung eines Projekts mit multimodalen LLMs
- Erstellung eines multimedialen Datensatzes
- Implementierung eines multimodalen LLM für einen konkreten Anwendungsfall
- Test und Optimierung des entwickelten Systems
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und neuronale Netze
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Grundkenntnisse bezüglich der Vorverarbeitung verschiedener Datentypen (Text, Bilder, Audio)
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Softwareentwickler
- Forscher, die sich mit KI und natürlicher Sprachverarbeitung beschäftigen
14 Stunden
