Cursusaanbod

Inleiding tot Multi-Modal AI

  • Wat is multi-modal AI?
  • Belangrijke uitdagingen en toepassingen
  • Overzicht van leidende multi-modal modellen

Tekstverwerking en natuurlijke taalbegrip

  • Inzetten van LLMs voor tekstgebaseerde AI-agents
  • Begrijpen van prompt engineering voor multi-modale taken
  • Fine-tuning van tekstmodellen voor domeinspecifieke toepassingen

Afbeeldingsherkenning en -generatie

  • Verwerken van afbeeldingen met AI: classificatie, beschrijving en objectherkenning
  • Genereren van afbeeldingen met diffusiestelsels (Stable Diffusion, DALLE)
  • Integreren van afbeeldingsdata met tekstgebaseerde modellen

Spraak- en audioverwerking

  • Spraakherkenning met Whisper ASR
  • Tekst-naar-spraak (TTS) synthese technieken
  • Verbeteren van gebruikersinteractie met stemgestuurde AI

Integreren van multi-modale invoeren

  • Bouwen van AI-pijplijnen voor het verwerken van meerdere invoertypen
  • Fusietechnieken voor het combineren van tekst, afbeeldingen en spraakgegevens
  • Praktische toepassingen van multi-modale AI-agents

Implementeren van multi-modale AI-agents

  • Bouwen van API-gebaseerde multi-modale AI-oplossingen
  • Optimaliseren van modellen voor prestaties en schaalbaarheid
  • Beste praktijken voor het implementeren van multi-modale AI in productie

Ethische overwegingen en toekomsttrends

  • Vooroordelen en eerlijkheid in multi-modale AI
  • Privacybezwaren bij multi-modale data
  • Toekomstige ontwikkelingen in multi-modale AI

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Begrip van de fundamenten van machine learning
  • Ervaring met Python-programmeren
  • Vertrouwdheid met diep leeren frameworks (bijv., TensorFlow, PyTorch)

Publiek

  • AI ontwikkelaars
  • Onderzoekers
  • Multimediatechnici
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Testimonials (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën