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Struttura del corso
Introduzione all'AI Multimodale
- Panoramica dell'AI multimodale e sue applicazioni nel mondo reale
- Sfide nella integrazione di dati testuali, immagini e audio
- Ricerche di ultimissima generazione ed avanzamenti
Elaborazione dei Dati e Ingegneria delle Caratteristiche
- Gestione degli insiemi di dati testuali, immagini e audio
- Tecniche di pre-elaborazione per l'apprendimento multimodale
- Estrazione delle caratteristiche e strategie di fusione dei dati
Costruire Modelli Multimodali con PyTorch e Hugging Face
- Introduzione a PyTorch per l'apprendimento multimodale
- Utilizzo di Hugging Face Transformers per compiti di NLP e visione
- Combinare diverse modalità in un modello AI unitario
Implementazione della Fusione di Parola, Visione e Testo
- Integrazione di OpenAI Whisper per il riconoscimento vocale
- Applicazione di DeepSeek-Vision per la elaborazione delle immagini
- Tecniche di fusione per l'apprendimento intermodali
Addestramento e Ottimizzazione dei Modelli AI Multimodali
- Strategie di addestramento del modello per l'AI multimodale
- Tecniche di ottimizzazione e regolazione degli iperparametri
- Affrontare il bias ed migliorare la generalizzazione del modello
Distribuzione dell'AI Multimodale nelle Applicazioni Real World
- Esportazione dei modelli per l'utilizzo in produzione
- Distribuire i modelli AI su piattaforme cloud
- Monitoraggio delle prestazioni e manutenzione del modello
Argomenti Avanzati ed Evidenze Futuristiche
- Apprendimento zero-shot e few-shot nell'AI multimodale
- Considerazioni etiche e sviluppo responsabile dell'IA
- Tendenze emergenti nella ricerca AI multimodale
Riepilogo ed Evidenze Successive
Requisiti
- Comprensione approfondita dei concetti di machine learning e deep learning
- Esperienza con framework AI come PyTorch o TensorFlow
- Familiarità nel trattamento di dati testuali, immagini e audio
Pubblico
- Sviluppatori AI
- Ingegneri machine learning
- Ricercatori
21 ore
Recensioni (1)
Il nostro trainer, Yashank, era incredibilmente competente. Ha modificato il programma per adattarlo a ciò che realmente avevamo bisogno di imparare, e abbiamo avuto un'ottima esperienza di apprendimento con lui. La sua comprensione del settore in cui insegnava era impressionante; ha condiviso intuizioni basate su esperienze reali e ci ha aiutato a risolvere problemi effettivi che stavamo affrontando nel nostro lavoro.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Corso - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traduzione automatica
