Cursusaanbod

Inleiding tot multimodaal leren

  • Overzicht van multimodale AI
  • Uitdagingen bij multimodale gegevensverwerking
  • Voordelen van multimodale LLM's

Inzicht in grote taalmodellen

  • Architectuur van state-of-the-art LLM's
  • LLM's opleiden met multimodale gegevens
  • Casestudy's: Succesvolle multimodale LLM-toepassingen

Verwerking van multimodale gegevens

  • Technieken voor het voorbewerken van gegevens voor tekst, beeld en audio
  • Functie-extractie en representatief leren
  • Integratie van multimodale gegevens in LLM's

Ontwikkelen van multimodale LLM-toepassingen

  • Ontwerpen van gebruikersinterfaces voor multimodale interactie
  • LLM's in virtuele assistenten en chatbots
  • Meeslepende ervaringen creëren met LLM's

Evalueren en optimaliseren van multimodale systemen

  • Prestatiestatistieken voor multimodale LLM's
  • Optimalisatiestrategieën voor betere nauwkeurigheid en efficiëntie
  • Vooringenomenheid en billijkheid in multimodale systemen aanpakken

Hands-on Lab: Bouwen aan een multimodaal LLM-project

  • Opzetten van een multimodale dataset
  • Implementatie van een multimodale LLM voor een specifieke use case
  • Testen en verfijnen van het systeem

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Inzicht in machine learning en neurale netwerken
  • Ervaring met Python programmeren
  • Bekendheid met gegevensvoorbewerking voor verschillende gegevenstypen (tekst, afbeelding, audio)

Audiëntie

  • Datawetenschappers
  • Ingenieurs voor machinaal leren
  • Softwareontwikkelaars
  • Onderzoekers richten zich op AI en natuurlijke taalverwerking
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën