Đề cương khóa học

Giới thiệu về Học đa phương thức

  • Tổng quan về AI đa phương thức
  • Thách thức trong xử lý dữ liệu đa phương thức
  • Lợi ích của LLM đa phương thức

Hiểu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn

  • Kiến trúc của LLM hiện đại
  • Huấn luyện LLM với dữ liệu đa phương thức
  • Nghiên cứu điển hình: Các ứng dụng LLM đa phương thức thành công

Xử lý Dữ liệu Đa phương thức

  • Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu cho văn bản, hình ảnh và âm thanh
  • Trích xuất đặc trưng và học biểu diễn
  • Tích hợp dữ liệu đa phương thức trong LLM

Phát triển Ứng dụng LLM Đa phương thức

  • Thiết kế giao diện người dùng cho tương tác đa phương thức
  • LLM trong trợ lý ảo và chatbot
  • Tạo trải nghiệm sống động với LLM

Đánh giá và Tối ưu hóa Hệ thống Đa phương thức

  • Các chỉ số hiệu suất cho LLM đa phương thức
  • Chiến lược tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác và hiệu quả
  • Giải quyết vấn đề thiên vị và công bằng trong hệ thống đa phương thức

Thực hành: Xây dựng Dự án LLM Đa phương thức

  • Thiết lập bộ dữ liệu đa phương thức
  • Triển khai LLM đa phương thức cho một trường hợp sử dụng cụ thể
  • Kiểm tra và tinh chỉnh hệ thống

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về học máy và mạng nơ-ron
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Làm quen với tiền xử lý dữ liệu cho nhiều loại dữ liệu khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh)

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư học máy
  • Nhà phát triển phần mềm
  • Nghiên cứu viên tập trung vào AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories