Cursusaanbod

Inleiding tot Multimodal AI en Ollama

  • Overzicht van multimodal leren
  • Belangrijke uitdagingen bij visuele-taalintegratie
  • Capaciteiten en architectuur van Ollama

Oplossen van de Ollama-omgeving

  • Installeren en configureren van Ollama
  • Werken met lokale modelimplementatie
  • Integreren van Ollama met Python en Jupyter

Werken met multimodale invoeren

  • Integratie van tekst en afbeeldingen
  • Audio en gestructureerde gegevens opnemen
  • Voorverwerkingspijplijnen ontwerpen

Toepassingen voor documentbegrip

  • Structurering van informatie uit PDF's en afbeeldingen uittrekken
  • OCR combineren met taalmodellen
  • Intelligente documentanalysestromen opbouwen

Visuele vraag- en antwoordsystemen (VQA)

  • VQA-datasets en benchmarks instellen
  • Multimodale modellen trainen en evalueren
  • Interactieve VQA-toepassingen bouwen

Ontwerp van multimodale agents

  • Principes van agentontwerp met multimodal redenering
  • Waarneming, taal en actie combineren
  • Agents implementeren voor real-world scenario's

Geavanceerde integratie en optimalisatie

  • Multimodale modellen met Ollama fijnstimmen
  • Inferentieprestaties optimaliseren
  • Overwegingen voor schaalbaarheid en implementatie

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Vaste kennis van machine learning-concepten
  • Ervaring met deep learning frameworks zoals PyTorch of TensorFlow
  • Kennis van natural language processing en computer vision

Doelgroep

  • Machine learning engineers
  • AI-onderzoekers
  • Productontwikkelaars die vision en text workflows integreren
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën