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 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