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.
Czas trwania 21 godzin
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do wielomodalnego AI
- Czym jest wielomodalne AI?
- Kluczowe wyzwania i zastosowania
- Przegląd wiodących modeli wielomodalnych
Przetwarzanie tekstu i rozumienie języka naturalnego
- Wykorzystanie LLM do tworzenia agentów AI opartych na tekście
- Zrozumienie inżynierii promptów dla zadań wielomodalnych
- Dostosowywanie modeli tekstowych do zastosowań specyficznych dla domeny
Rozpoznawanie i generowanie obrazów
- Przetwarzanie obrazów za pomocą AI: klasyfikacja, opisywanie i wykrywanie obiektów
- Generowanie obrazów za pomocą modeli dyfuzyjnych (Stable Diffusion, DALLE)
- Integracja danych obrazowych z modelami tekstowymi
Przetwarzanie mowy i dźwięku
- Rozpoznawanie mowy za pomocą Whisper ASR
- Techniki syntezy tekstu na mowę (TTS)
- Ulepszanie interakcji użytkownika za pomocą głosowego AI
Integracja wielomodalnych danych wejściowych
- Budowanie potoków AI do przetwarzania wielu typów danych wejściowych
- Techniki fuzji łączące dane tekstowe, obrazowe i dźwiękowe
- Rzeczywiste zastosowania wielomodalnych agentów AI
Wdrażanie wielomodalnych agentów AI
- Tworzenie rozwiązań wielomodalnego AI opartych na API
- Optymalizacja modeli pod kątem wydajności i skalowalności
- Najlepsze praktyki wdrażania wielomodalnego AI w produkcji
Rozważania etyczne i przyszłe trendy
- Stronniczość i sprawiedliwość w wielomodalnym AI
- Obawy dotyczące prywatności w danych wielomodalnych
- Przyszłe rozwinięcia w wielomodalnym AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość frameworków do głębokiego uczenia (np. TensorFlow, PyTorch)
Grupa docelowa
- Programiści AI
- Badacze
- Inżynierowie multimediów
