Cursusaanbod

Inleiding tot Multi-Modal AI

  • Wat is multi-modale AI?
  • Belangrijkste uitdagingen en toepassingen
  • Overzicht van toonaangevende multi-modale modellen

Textverwerking en Natural Language Understanding

  • LLM's benutten voor tekstgebaseerde AI-agentschappen
  • Understanding prompt engineering voor multi-modale taken
  • Textmodellen verfijnen voor domeinspecifieke toepassingen

Beeldherkenning en -generatie

  • AI gebruiken om beelden te verwerken: classificatie, bijschriften en objectdetectie
  • Beelden genereren met diffusie modellen (Stable Diffusion, DALLE)
  • Beeldgegevens integreren met tekstgebaseerde modellen

Spraak- en audioprocessing

  • Spraakherkenning met Whisper ASR
  • Text-to-speech (TTS) synthese technieken
  • De gebruikersinteractie verbeteren met spraakgestuurde AI

Multi-Modale ingangen integreren

  • AI-pijplijnen bouwen voor het verwerken van meerdere invoertypen
  • Fusiontechnieken voor het combineren van tekst-, beeld- en spraakgegevens
  • Toepassingen in de echte wereld van multi-modale AI-agentschappen

Multi-Modal AI Agents implementeren

  • API-gestuurde multi-modale AI-oplossingen bouwen
  • Modellen optimaliseren voor prestaties en schaalbaarheid
  • Best practices voor het implementeren van multi-modale AI in productie

Ethische overwegingen en toekomstige trends

  • Bias en eerlijkheid in multi-modale AI
  • Privacyproblemen met multi-modale gegevens
  • Toekomstige ontwikkelingen in multi-modale AI

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Een begrip van de fundamenten van machine learning
  • Ervaring met Python programmeren
  • Bekendheid met diepgaande leergangen (bijv. TensorFlow, PyTorch)

Publiek

  • AI-ontwikkelaars
  • Onderzoekers
  • Multimedia-engineers
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën