Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Multimodale AI
- Overzicht van multimodale AI en toepassingen in de werkelijkheid
- Uitdagingen bij het integreren van tekst-, beeld- en audiodata
- Staats van de kunst onderzoek en ontwikkelingen
Data Verwerking en Feature Engineering
- Het verwerken van tekst-, beeld- en audio datasets
- Voorbewerkingstechnieken voor multimodaal leren
- Strategieën voor kenmerkextractie en gegevensfusie
Bouwen van Multimodale Modellen met PyTorch en Hugging Face
- Inleiding tot PyTorch voor multimodaal leren
- Het gebruik van Hugging Face Transformers voor NLP en visietaken
- Het combineren van verschillende modaliteiten in een geïntegreerd AI-model
Implementatie van Spraak-, Visie- en Tekstfusie
- Integraal maken van OpenAI Whisper voor spraakherkenning
- Het toepassen van DeepSeek-Vision voor beeldverwerking
- Fusietechnieken voor cross-modale leren
Training en Optimaliseren van Multimodale AI-Modellen
- Strategieën voor modeltraining van multimodale AI
- Optimalisatietechnieken en het afstellen van hyperparameters
- Het aanpakken van bias en het verbeteren van modelgeneralisering
Inzetten van Multimodale AI in Toepassingen in de Werkelijkheid
- Modellen exporteren voor productiegebruik
- AI-modellen implementeren op cloudplatforms
- Prestatiebewaking en modelonderhoud
Geavanceerde Onderwerpen en Toekomstige Trends
- Zero-shot en few-shot leren in multimodale AI
- Ethische overwegingen en verantwoordelijke AI-ontwikkeling
- Opkomende trends in multimodale AI-onderzoek
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Goede kennis van machine learning- en diepteleerkoncepten
- Ervaring met AI-frameworks zoals PyTorch of TensorFlow
- Bekendheid met tekst-, afbeeldings- en audiogegevensverwerking
Publiek
- AI-ontwikkelaars
- Machine learning engineers
- Onderzoekers
21 Uren