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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

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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