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課程簡介

多模態人工智慧導論

  • 多模態人工智慧概覽與實際應用
  • 整合文字、影像及音訊資料的挑戰
  • 前沿研究成果與進展

資料處理與特徵工程

  • 處理文字、影像及音訊數據集
  • 多模態學習的預處理技術
  • 特徵提取與資料融合策略

使用 PyTorch 和 Hugging Face 建構多模態模型

  • PyTorch 在多模態學習中的應用導論
  • 使用 Hugging Face Transformers 處理自然語言處理與視覺任務
  • 在統一的人工智慧模型中結合不同模態

實作語音、視覺與文字融合

  • 整合 OpenAI Whisper 進行語音識別
  • 應用 DeepSeek-Vision 進行影像處理
  • 跨模態學習的融合技術

訓練與最佳化多模態人工智慧模型

  • 多模態人工智慧的模型訓練策略
  • 最佳化技術與超參數調整
  • 處理偏誤並提升模型的泛化能力

多模態人工智慧在實際應用程式中的部署

  • 導出模型以供生產環境使用
  • 在雲端平台部署人工智慧模型
  • 效能監控與模型維護

進階主題與未來趨勢

  • 多模態人工智慧中的零樣本與少樣本學習
  • 倫理考量與負責任的人工智慧開發
  • 多模態人工智慧研究的新興趨勢

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備扎實的機器學習與深度學習概念理解
  • 有使用 PyTorch 或 TensorFlow 等AI框架的經驗
  • 熟悉文字、影像及音訊資料的處理

受眾

  • AI開發人員
  • 機器學習工程師
  • 研究人員
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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