Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do uczenia multimodalnego
- Przegląd multimodalnej AI
- Wyzwania w przetwarzaniu danych multimodalnych
- Korzyści z multimodalnych LLM
Zrozumienie dużych modeli językowych
- Architektura najnowocześniejszych LLM
- Trenowanie LLM z danymi multimodalnymi
- Studia przypadków: Udane aplikacje multimodalnych LLM
Przetwarzanie danych multimodalnych
- Techniki wstępnego przetwarzania danych dla tekstu, obrazów i dźwięku
- Ekstrakcja cech i uczenie reprezentacji
- Integracja danych multimodalnych w LLM
Rozwijanie aplikacji multimodalnych LLM
- Projektowanie interfejsów użytkownika dla interakcji multimodalnych
- LLM w asystentach wirtualnych i chatbotach
- Tworzenie immersyjnych doświadczeń z wykorzystaniem LLM
Ocena i optymalizacja systemów multimodalnych
- Metryki wydajności dla multimodalnych LLM
- Strategie optymalizacji dla lepszej dokładności i wydajności
- Zarządzanie uprzedzeniami i uczciwością w systemach multimodalnych
Praktyczne laboratorium: Budowa projektu multimodalnego LLM
- Przygotowanie multimodalnego zestawu danych
- Implementacja multimodalnego LLM dla konkretnego przypadku użycia
- Testowanie i udoskonalanie systemu
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie uczenia maszynowego i sieci neuronowych
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość wstępnego przetwarzania danych dla różnych typów danych (tekst, obraz, dźwięk)
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Programiści
- Badacze zajmujący się AI i przetwarzaniem języka naturalnego
14 godzin
