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コース概要
マルチモーダルAI入門
- マルチモーダルAIとはどのようなものか
- 主要な課題と実用分野
- 代表的なマルチモーダルモデルの概要説明
テキスト処理と自然言語理解
- LLMを活用したテキスト対応AIエージェントの構築方法
- マルチモーダルタスクにおけるプロンプト設計のポイント
- 特定分野向けのテキスト処理モデルの微調整手順
画像認識と生成技術
- AIを活用した画像分類・説明文付与・物体検出手法
- 拡散モデル（Stable DiffusionやDALL-E）による画像作成テクニック
- 画像データとテキストベースモデルの統合実践方法
音声・音響処理技術
- Whisper ASRを利用した音声認識の仕組み
- テキストから音声へ変換するTTS合成手法
- 音声インターフェースを用いたユーザ体験向上術
複数モダリティデータの統合技術
- 多種類の入力情報を処理するAIパイプラインの構築法
- テキスト・画像・音声間データ結合手法の比較検討
- 現実社会におけるマルチモーダルAIエージェント活用事例
マルチモーダルAIエージェントの展開手順
- API連携によるマルチモーダルソリューション開発技術
- パフォーマンス維持・スケーラビリティ向上を目指す最適化手法
- 本番運用に際するマルチモーダルAI導入のベストプラクティス
倫理的課題と今後の動向
- バイアスや公平性を巡るマルチモーダルAI問題点
- 多様なデータ型に伴う個人情報保護の課題と対策
- 今後予想される技術進化や応用分野の動向
総括と次なるステップ案
要求
- 機械学習の基礎知識を理解していること
- Pythonによるプログラミング経験があること
- TensorFlowやPyTorchといったディープラーニングフレームワークに馴染みがあること
対象者
- AI開発者
- 研究者
- マルチメディアエンジニア
21 時間
