コース概要

マルチモーダル学習の概要

  • マルチモーダルAIの概観
  • マルチモーダルデータ処理の課題
  • マルチモーダルLLMの利点

大規模言語モデルの理解

  • 最先端のLLMのアーキテクチャ
  • マルチモーダルデータでLLMを訓練する方法
  • 事例研究: 成功したマルチモーダルLLM応用

マルチモーダルデータの処理

  • テキスト、画像、音声の前処理技術
  • 特徴抽出と表現学習
  • LLMにおけるマルチモーダルデータの統合

マルチモーダルLLMアプリケーションの開発

  • マルチモーダルインタラクション用のユーザーインターフェース設計
  • 仮想アシスタントとチャットボットにおけるLLM
  • LLMを使用した没入型体験の作成

マルチモーダルシステムの評価と最適化

  • マルチモーダルLLMのパフォーマンス指標
  • より高い精度と効率性のための最適化戦略
  • マルチモーダルシステムにおける偏りと公平性の対処

実習: マルチモーダルLLMプロジェクトの構築

  • マルチモーダルデータセットの設定
  • 特定のユースケース向けのマルチモーダルLLMを実装する。
  • システムのテストと改良

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習とニューラルネットワークの理解。
  • Pythonプログラミングの経験。
  • テキスト、画像、音声などの各種データタイプの前処理に関する知識。

対象者

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • ソフトウェア開発者
  • AIと自然言語処理に焦点を当てる研究者
 14 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

関連カテゴリー