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課程簡介

多模態 AI 介紹

  • 多模態 AI 與實務應用概覽。
  • 整合文字、影像和音訊數據所面臨的挑戰。
  • 前沿研究與進展。

數據處理與特徵工程

  • 處理文字、影像和音訊數據集。
  • 多模態學習的預處理技術。
  • 特徵提取與數據融合策略。

使用 PyTorch 和 Hugging Face 構建多模態模型

  • PyTorch 在多模態學習中的應用介紹。
  • 使用 Hugging Face Transformers 進行自然語言處理和視覺任務。
  • 在統一 AI 模型中整合不同模態。

實現語音、視覺與文本融合

  • 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。

訓練與優化多模態 AI 模型

  • 多模態 AI 的模型訓練策略。
  • 優化技術與超參數調整。
  • 解決偏差並提升模型泛化能力。

在實際應用中部署多模態 AI

  • 導出模型以供生產環境使用。
  • 將 AI 模型部署至雲端平台。
  • 效能監控與模型維護。

進階主題與未來趨勢

  • 多模態 AI 中的零樣本與少樣本學習。
  • 倫理考量與負責任的 AI 開發。
  • 多模態 AI 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、影像及音訊數據處理。

受眾

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

客戶評論 (1)

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