Struttura del corso
Introduzione all’IA multimodale
- Panoramica sull’IA multimodale e sui suoi utilizzi pratici
- Le sfide legate all’integrazione di testo, immagini e audio
- Ricerche e progressi più recenti nel settore
Elaborazione dei dati e ingegneria delle feature
- Gestione di set di dati testuali, immagini e audio
- Tecniche di preprocessing per l’apprendimento multimodale
- Strategie di estrazione delle feature e di fusione dei dati
Creazione di modelli multimodali con PyTorch e Hugging Face
- Introduzione all’utilizzo di PyTorch per l’apprendimento multimodale
- Utilizzo dei transformer di Hugging Face per compiti NLP e di visione artificiale
- Combinazione delle diverse modalità in un modello AI unificato
Implementazione della fusione tra voce, immagini e testo
- Integrazione di OpenAI Whisper per il riconoscimento vocale
- Utilizzo di DeepSeek-Vision nell’elaborazione delle immagini
- Tecniche di fusione per l’apprendimento tra le diverse modalità
Addestramento e ottimizzazione dei modelli AI multimodali
- Strategie di addestramento adatte all’IA multimodale
- Tecniche di ottimizzazione e taratura dei parametri
- Come ridurre i pregiudizi e migliorare la generalizzabilità dei modelli
Distribuzione di soluzioni AI multimodali in scenari reali
- Esportazione dei modelli per un impiego produttivo
- Implementazione dei modelli su piattaforme cloud
- Monitoraggio delle prestazioni e manutenzione dei modelli
Argomenti avanzati e prospettive future
- L’apprendimento zero-shot e few-shot nell’ambito dell’IA multimodale
- Aspetti etici e sviluppo responsabile dell’AI
- Le tendenze emergenti nella ricerca sull’IA multimodale
Riassunto e prossimi passi
Requisiti
- Solida conoscenza dei concetti fondamentali di machine learning e deep learning
- Esperienza nell’utilizzo di framework AI come PyTorch o TensorFlow
- Familiarità con l’elaborazione di dati testuali, immagini e audio
Destinatari
- Sviluppatori AI
- Ingegneri del machine learning
- Ricercatori
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
