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コース概要
マルチモーダルAIの概要
- マルチモーダルAIと実世界での応用例の概観
- テキスト、画像、音声データを統合する際の課題
- 最新の研究動向と進歩
データ処理と特徴量エンジニアリング
- テキスト、画像、音声データセットの扱い方
- マルチモーダル学習の前処理手法
- 特徴量抽出とデータ融合戦略
PyTorchとHugging Faceを使用したマルチモーダルモデルの構築
- マルチモーダル学習向けPyTorchの概要
- Hugging Face Transformersを用いた自然言語処理とビジョンタスク
- 異なるモダリティを統合した一元化されたAIモデルの構築
音声、視覚、テキスト融合の実装
- OpenAI Whisperを使用した音声認識の統合
- DeepSeek-Visionを用いた画像処理
- 複数モダリティ学習の融合手法
マルチモーダルAIモデルの訓練と最適化
- マルチモーダルAI向けモデル訓練戦略
- 最適化手法とハイパーパラメータ調整
- バイアス対策とモデルの汎化性能向上
実世界アプリケーションでのマルチモーダルAIの展開
- 本番環境用にモデルをエクスポートする方法
- クラウドプラットフォームへのAIモデルの展開
- パフォーマンス監視とモデルメンテナンス
高度なトピックと将来の動向
- ゼロショット学習とファーサーショット学習におけるマルチモーダルAI
- 倫理的考慮事項と責任あるAI開発
- マルチモーダルAI研究の最新動向
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習と深層学習の概念についての深い理解
- PyTorchやTensorFlowなどのAIフレームワークの使用経験
- テキスト、画像、音声データ処理に関する知識
対象者
- AI開発者
- 機械学習エンジニア
- 研究者
21 時間
お客様の声 (1)
私たちの講師、ヤシャンクは非常に知識が豊富でした。彼はカリキュラムを私たちが必要な学習内容に合わせて調整し、素晴らしい学習経験を提供してくれました。彼が教えている分野への理解は印象的で、実際の経験に基づく洞察を共有し、仕事で直面している実際の問題を解決するために支援してくれました。
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
コース - Multimodal AI for Enhanced User Experience
機械翻訳