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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)
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