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

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën