コース概要

マルチモーダルAIとOllamaの紹介

  • マルチモーダル学習の概要
  • ビジョン-言語統合における主要な課題
  • Ollamaの機能とアーキテクチャ

Ollama環境のセットアップ

  • Ollamaのインストールと設定
  • ローカルモデルデプロイの操作
  • PythonとJupyterとの統合

マルチモーダル入力の取り扱い

  • テキストと画像の統合
  • 音声と構造化データの組み込み
  • 前処理パイプラインの設計

文書理解アプリケーション

  • PDFや画像から構造化情報を抽出
  • OCRと言語モデルを組み合わせる
  • スマートな文書分析ワークフローの構築

視覚質問応答(VQA)

  • VQAデータセットとベンチマークの設定
  • マルチモーダルモデルの学習と評価
  • 対話型VQAアプリケーションの構築

マルチモーダルエージェントの設計

  • マルチモーダル推論を用いたエージェント設計の原則
  • 知覚、言語、行動の統合
  • 実世界のユースケースへのエージェント展開

高度な統合と最適化

  • Ollamaを用いたマルチモーダルモデルの微調整
  • 推論性能の最適化
  • スケーラビリティと展開に関する考慮事項

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習概念への深い理解
  • PyTorchやTensorFlowなどの深層学習フレームワークの使用経験
  • 自然言語処理とコンピュータビジョンの知識

対象者

  • 機械学習エンジニア
  • AI研究者
  • ビジョンとテキストワークフローを統合する製品開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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