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
- Wat is multimodale AI?
- Belangrijke uitdagingen en toepassingsmogelijkheden
- Overzicht van de voornaamste multimodale modellen
Tekstverwerking en natuurlijke taalbegrip
- Het gebruik van LLM’s voor tekstgebaseerde AI-agenten
- Prompt engineering voor multimodale taken begrijpen
- Tekstmodellen afstemmen op specifieke toepassingsgebieden
Beeldherkenning en -generatie
- AI gebruiken voor beeldverwerking: classificeren, beschrijven en objectdetectie
- Afbeeldingen genereren met diffusiemodellen zoals Stable Diffusion en DALLE
- Beeldgegevens integreren in tekstgebaseerde modellen
Spraak- en audioverwerking
- Spraakherkenning met behulp van Whisper ASR
- Technieken voor text-to-speech (TTS)-synthese
- Verbetering van gebruikersinteractie via stemgebaseerde AI
Integratie van multimodale inputbronnen
- Het bouwen van AI-pipelines voor verwerking van meerdere type input
- Fusietechnieken voor het combineren van tekst-, beeld- en spraakgegevens
- Reële toepassingen van multimodale AI-agenten
Implementatie van multimodale AI-agenten
- API-gedreven oplossingen met multimodale AI ontwikkelen
- Modellen optimaliseren voor prestaties en schaalbaarheid
- Beste praktijken voor het in productie brengen van multimodale AI
Ethische overwegingen en toekomstige ontwikkelingen
- Vooroordelen en rechtvaardigheid in multimodale AI
- Privacyrisico’s bij het verwerken van multimodale gegevens
- Toekomstige ontwikkelingen op het gebied van multimodale AI
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Basiskennis van machine learning
- Ervaring met programmeren in Python
- Kennis van deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch
Doelgroep
- AI-ontwikkelaars
- Onderzoekers
- Multimedia-engineers
21 Uren
