コース概要

マルチモーダルAIの概要

  • マルチモーダルAIと実世界での応用例の概観
  • テキスト、画像、音声データを統合する際の課題
  • 最新の研究動向と進歩

データ処理と特徴量エンジニアリング

  • テキスト、画像、音声データセットの扱い方
  • マルチモーダル学習の前処理手法
  • 特徴量抽出とデータ融合戦略

PyTorchとHugging Faceを使用したマルチモーダルモデルの構築

  • マルチモーダル学習向けPyTorchの概要
  • Hugging Face Transformersを用いた自然言語処理とビジョンタスク
  • 異なるモダリティを統合した一元化されたAIモデルの構築

音声、視覚、テキスト融合の実装

  • OpenAI Whisperを使用した音声認識の統合
  • DeepSeek-Visionを用いた画像処理
  • 複数モダリティ学習の融合手法

マルチモーダルAIモデルの訓練と最適化

  • マルチモーダルAI向けモデル訓練戦略
  • 最適化手法とハイパーパラメータ調整
  • バイアス対策とモデルの汎化性能向上

実世界アプリケーションでのマルチモーダルAIの展開

  • 本番環境用にモデルをエクスポートする方法
  • クラウドプラットフォームへのAIモデルの展開
  • パフォーマンス監視とモデルメンテナンス

高度なトピックと将来の動向

  • ゼロショット学習とファーサーショット学習におけるマルチモーダルAI
  • 倫理的考慮事項と責任あるAI開発
  • マルチモーダルAI研究の最新動向

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習と深層学習の概念についての深い理解
  • PyTorchやTensorFlowなどのAIフレームワークの使用経験
  • テキスト、画像、音声データ処理に関する知識

対象者

  • AI開発者
  • 機械学習エンジニア
  • 研究者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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