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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
客戶評論 (1)
我們的培訓師Yashank非常博學。他根據我們真正需要學習的內容調整了課程,我們與他一起度過了很棒的學習體驗。他對自己教授的領域理解深刻,分享了來自實際經驗的見解,並幫助我們解決了工作中遇到的實際問題。
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
課程 - Multimodal AI for Enhanced User Experience
機器翻譯