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コース概要
Mistral マルチモーダル モデルの紹介
- Mistral Medium とマルチモーダル機能の概要
- OCR/ドキュメントモデルとユースケース
- オープンソース生態系との統合
OCR とビジョン パイプライン
- Mistral モデルを使用した OCR の基礎
- 画像とスキャニングされたドキュメントの前処理
- 画像から構造化テキストを抽出する
ドキュメント理解
- ドキュメント用 NLP パイプラインの設計
- エンティティ認識、要約、分類
- テキストとビジョンデータのクロスモーダル連結
検索と知識アプリケーション
- ビジョン-テキスト検索システム
- OCR 出力を使用した意味検索の構築
- エンタープライズ ドキュメント リポジトリ
支援およびインタラクティブ アプリケーション
- マルチモーダル アシスタント用の UI 設計
- アクセシビリティ アプリケーション (例: ビジョン-テキスト)
- 実世界での生産性ツール
パフォーマンスと最適化
- マルチモーダル パイプラインの拡張
- 推論性能のチューニング
- 精度と効率のトレードオフ評価
事例研究と将来の方向性
- マルチモーダル AI の業界応用
- OCR およびドキュメント AI の研究トレンド
- ビジョン-テキストタスクでの責任ある AI 考慮事項
まとめと次回のステップ
要求
- 自然言語処理の概念の理解
- Python と ML フレームワークの経験
- コンピュータビジョンの基礎知識
対象者
- 製品チーム
- ML 研究者
- 応用 ML エンジニア
14 時間