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期間 14 時間
コース概要
Mistralマルチモーダルモデルの紹介
- Mistral Mediumおよびマルチモーダル機能の概要
- OCR/文書モデルとそのユースケース
- オープンソースエコシステムとの統合
OCRとビジョンパイプライン
- MistralモデルによるOCRの基礎
- 画像およびスキャン文書の前処理
- 画像からの構造化テキストの抽出
文書理解
- 文書向けNLPパイプラインの設計
- エンティティ認識、要約、および分類
- テキストとビジョンデータのクロスモーダル関連付け
検索とナレッジアプリケーション
- ビジョンとテキストの検索システム
- OCR出力を用いたセマンティック検索の構築
- エンタープライズ文書リポジトリ
支援型および対話型アプリケーション
- マルチモーダルアシスタント向けのUI設計
- アクセシビリティアプリケーション(例:ビジョンからテキストへの変換)
- 実世界での生産性向上ツール
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スケーリング
- 推論パフォーマンスのチューニング
- 精度と効率のトレードオフの評価
ケーススタディと今後の展望
- マルチモーダルAIの業界アプリケーション
- OCRおよび文書AIにおける研究動向
- ビジョンとテキストのタスクにおける責任あるAIの配慮
まとめと次のステップ
要求
- 自然言語処理(NLP)の概念の理解
- PythonおよびMLフレームワークの使用経験
- コンピュータビジョンの基礎知識
対象者
- プロダクトチーム
- ML研究者
- 応用MLエンジニア