多模態應用中的大型語言模型培訓
整合文字、影像與音訊等異質資料，代表著大型語言模型（LLM）應用的前沿。這種技術能建構更具整體感與情境感知能力的 AI 系統。
本課程由講師帶領並採實體或線上直播形式進行。目標學員為希望將 LLM 應用於多模態資料，以開發高階 AI 應用程式的中階資料科學家、機器學習工程師及軟體開發人員。
完成培訓後，學員將能夠：
- 理解 LLM 多模態學習的原理。
- 運用 LLM 處理並分析文字、影像與音訊資料。
- 開發能發揮多模態資料整合優勢的應用程式。
- 評估多模態 LLM 系統的效能。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量練習與實作。
- 於即時實驗室環境進行的動手實作。
客製化選項
- 如需本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
多模態學習入門
- 多模態 AI 概覽
- 多模態資料處理的挑戰
- 多模態 LLM 的效益
深入理解大型語言模型
- 最新進 LLM 的架構
- 使用多模態資料訓練 LLM
- 案例研究：成功的多模態 LLM 應用
處理多模態資料
- 文字、影像與音訊的資料前置處理技術
- 特徵擷取與表示學習
- 在 LLM 中整合多模態資料
開發多模態 LLM 應用程式
- 設計多模態互動的使用者介面
- LLM 在虛擬助手與聊天機器人中的應用
- 使用 LLM 打造沉浸式體驗
評估與最佳化多模態系統
- 多模態 LLM 的效能指標
- 提升準確率與效率的最佳化策略
- 處理多模態系統中的偏誤與公平性問題
實作實驗室：建構多模態 LLM 專案
- 建置多模態資料集
- 針對特定用例實施多模態 LLM
- 測試並微調系統
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習與神經網路基礎知識
- 擁有 Python 程式設計經驗
- 熟悉各種資料類型（文字、影像、音訊）的前置處理
適合對象
- 資料科學家
- 機器學習工程師
- 軟體開發人員
- 專注於 AI 及自然語言處理的研究人員
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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