多模態應用中的LLMs培訓
文本、圖像和音訊等不同類型數據的集成代表了 LLM 應用程式的最前沿，可實現更全面和上下文感知的 AI 系統。
這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望將 Large Language Models (LLMs) 應用於高級 AI 應用程式的多模態數據的中級數據科學家、機器學習工程師和軟體開發人員。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解使用LLM進行多模態學習的原理。
- 實現 LLM 以處理和分析文字、圖像和音訊數據。
- 開發利用多模態數據集成優勢的應用程式。
- 評估多模式 LLM 系統的性能。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
課程簡介
多模態學習導論
- 多模態 AI 概述
- 多模態數據處理的挑戰
- 多模態 LLM 的好處
瞭解大型語言模型
- 最先進的 LLM 架構
- 使用多模態數據訓練 LLM
- 案例研究：成功的多模態 LLM 應用
處理多模態數據
- 文本、圖像和音訊的數據預處理技術
- 特徵提取和表示學習
- 在 LLM 中整合多模態數據
開發多模態 LLM 應用程式
- 設計用於多模態交互的用戶介面
- 虛擬助手和聊天機器人中的 LLM
- 使用 LLM 建立身臨其境的體驗
評估和優化多式聯運系統
- 多模態 LLM 的性能指標
- 優化策略，提高準確性和效率
- 解決多式聯運系統中的偏見和公平性
動手實驗室：構建多模態 LLM 專案
- 設置多模態數據集
- 為特定用例實施多模態 LLM
- 測試和完善系統
摘要和後續步驟
最低要求
- 了解機器學習和神經網路
- 具有 Python 程式設計經驗
- 熟悉各種數據類型（文字、圖像、音訊）的數據預處理
觀眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 軟體開發人員
- 專注於人工智慧和自然語言處理的研究人員
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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