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 multimodaal leren
- Overzicht van multimodale AI
- Uitdagingen bij het verwerken van multimodale data
- Voordelen van multimodale LLMs
Inzicht in Large Language Models
- Architectuur van de meest geavanceerde LLMs
- Het trainen van LLMs met multimodale data
- Casestudy’s: succesvolle toepassingen van multimodale LLMs
Verwerking van multimodale data
- Technieken voor data-voorbehandeling van tekst, afbeeldingen en audio
- Feature extractie en representatieleren
- Het integreren van multimodale data in LLMs
Ontwikkeling van multimodale LLM-toepassingen
- Het ontwerpen van gebruikersinterfaces voor multimodale interactie
- LLMs in virtuele assistenten en chatbots
- Het creëren van boeiende, immersive ervaringen met LLMs
Beoordeling en optimalisatie van multimodale systemen
- Prestatiemetingen voor multimodale LLMs
- Optimalisatiestrategieën om nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren
- Het aanpakken van vooroordelen en onrechtvaardigheden in multimodale systemen
Praktische workshop: Het bouwen van een multimodaal LLM-project
- Een multimodaal dataset samenstellen
- Implementatie van een multimodaal LLM voor een specifiek gebruiksgeval
- Het testen en verfijnen van het systeem
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Grondige kennis van machine learning en neurale netwerken
- Ervaring met programmeren in Python
- Kennis van data-voorbehandeling voor verschillende data-types (tekst, afbeeldingen, audio)
Doelgroep
- Datawetenschappers
- Machine learning-engineers
- Softwareontwikkelaars
- Onderzoekers die zich bezighouden met AI en natuurlijke taalverwerking
14 Uren
