Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Multimodális MI-be
- Mi a multimodális MI?
- Kulcs kihívások és alkalmazások
- A vezető multimodális modellek áttekintése
Szövegfeldolgozás és Természetes Nyelvfeldolgozás
- LLM-ek használata szövegalapú MI-ügynökökben
- Prompt mérnöki módszerek megértése multimodális feladatokhoz
- Szövegmodellek finomhangolása területspecifikus alkalmazásokhoz
Képfelismerés és generálás
- Képek feldolgozása MI-vel: osztályozás, képaláírás és objektumfelismerés
- Képek generálása diffúziós modellekkel (Stable Diffusion, DALLE)
- Képadatok integrálása szövegalapú modellekkel
Beszéd- és hangfeldolgozás
- Beszédfelismerés Whisper ASR-rel
- Szöveg-beszéd (TTS) szintézis technikák
- Felhasználói interakció javítása hangalapú MI-vel
Multimodális bemenetek integrálása
- MI-folyamatok építése több bemeneti típus feldolgozására
- Szöveg, kép és beszéd adatok kombinálásának technikái
- Multimodális MI-ügynökök valós alkalmazásai
Multimodális MI-ügynökök üzembe helyezése
- API-alapú multimodális MI-megoldások építése
- Modellek optimalizálása teljesítmény és skálázhatóság érdekében
- Ajánlott eljárások a multimodális MI üzemi bevezetéséhez
Etikai megfontolások és jövőbeli trendek
- Elfogultság és igazságosság a multimodális MI-ben
- Adatvédelmi aggályok a multimodális adatokkal kapcsolatban
- Jövőbeli fejlesztések a multimodális MI területén
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulás alapjainak ismerete
- Tapasztalat Python programozásban
- Ismeret a mélytanulási keretrendszerekben (pl. TensorFlow, PyTorch)
Célközönség
- MI-fejlesztők
- Kutatók
- Multimédia mérnökök
21 Órák