Cursusaanbod

Inleiding tot Multimodal AI

  • Overzicht van multimodale AI en real-world toepassingen
  • Uitdagingen bij het integreren van tekst-, beeld- en audiogegevens
  • State-of-the-art onderzoek en vorderingen

Gegevensverwerking en functie-engineering

  • Omgaan met tekst-, beeld- en audiogegevens
  • Voorbehandelingstechnieken voor multimodale learning
  • Kenmerkenextractie en dataverzendstrategieën

Multimodale modellen bouwen met PyTorch en Hugging Face

  • Introductie tot PyTorch voor multimodaal leren
  • Hugging Face Transformers gebruiken voor NLP- en visiontaken
  • Verschillende modaliteiten combineren in een unitaire AI-model

Spreek-, visie- en tekstfusie implementeren

  • OpenAI Whisper integreren voor spraakherkenning
  • DeepSeek-Vision toepassen voor beeldverwerking
  • Fusietechnieken voor cross-modal learning

Multimodal AI Model trainen en optimaliseren

  • Modeltrainingsstrategieën voor multimodale AI
  • Optimalisatietechnieken en hyperparameterafstemming
  • Bias aanpakken en de generalisatie van modellen verbeteren

Multimodal AI implementeren in real-world toepassingen

  • Modellen exporteren voor productiegebruik
  • AI-modellen implementeren op cloudplatforms
  • Prestatiemonitoring en modelonderhoud

Geavanceerde onderwerpen en toekomstige trends

  • Zero-shot en few-shot leren in multimodale AI
  • Ethische overwegingen en verantwoorde AI-ontwikkeling
  • Opkomende trends in multimodale AI-onderzoek

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Sterke kennis van machine learning en deep learning concepten
  • Ervaring met AI-frameworks zoals PyTorch of TensorFlow
  • Bekendheid met tekst-, beeld- en audioverwerking

Publiek

  • AI-ontwikkelaars
  • Machine learning engineers
  • Onderzoekers
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën