Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Multimodal AI
- Tổng quan về AI đa phương thức và các ứng dụng thực tế
- Thách thức trong việc tích hợp dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh
- Nghiên cứu và tiến bộ hiện đại
Xử lý Dữ liệu và Kỹ thuật Trích xuất Đặc trưng
- Xử lý các tập dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh
- Kỹ thuật tiền xử lý cho học đa phương thức
- Trích xuất đặc trưng và chiến lược hợp nhất dữ liệu
Xây dựng Mô hình Đa phương thức với PyTorch và Hugging Face
- Giới thiệu về PyTorch cho học đa phương thức
- Sử dụng Hugging Face Transformers cho các tác vụ NLP và thị giác máy tính
- Kết hợp các phương thức khác nhau trong một mô hình AI thống nhất
Triển khai Hợp nhất Giọng nói, Thị giác và Văn bản
- Tích hợp OpenAI Whisper để nhận dạng giọng nói
- Áp dụng DeepSeek-Vision để xử lý hình ảnh
- Kỹ thuật hợp nhất cho học đa phương thức
Huấn luyện và Tối ưu hóa Mô hình Multimodal AI
- Chiến lược huấn luyện mô hình cho AI đa phương thức
- Kỹ thuật tối ưu hóa và điều chỉnh siêu tham số
- Giải quyết vấn đề thiên vị và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình
Triển khai Multimodal AI trong các Ứng dụng Thực tế
- Xuất mô hình để sử dụng trong sản xuất
- Triển khai mô hình AI trên nền tảng đám mây
- Giám sát hiệu suất và bảo trì mô hình
Các Chủ đề Nâng cao và Xu hướng Tương lai
- Học không cần mẫu và học với ít mẫu trong AI đa phương thức
- Các cân nhắc về đạo đức và phát triển AI có trách nhiệm
- Xu hướng mới nổi trong nghiên cứu AI đa phương thức
Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết vững chắc về các khái niệm học máy và học sâu
- Có kinh nghiệm với các framework AI như PyTorch hoặc TensorFlow
- Làm quen với xử lý dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh
Đối tượng
- Nhà phát triển AI
- Kỹ sư học máy
- Nghiên cứu viên
21 Hours
