コース概要

マルチモーダルAIの導入

  • マルチモーダルAIとは何か?
  • 主要な課題とアプリケーション
  • 主要なマルチモーダルモデルの概要

テキスト処理と自然言語理解

  • LLMを活用したテキストベースのAIエージェント
  • マルチモーダルタスク向けプロンプトエンジニアリングの理解
  • 領域固有アプリケーション向けテキストモデルのファインチューニング

画像認識と生成

  • 分類、キャプション付け、物体検出などAIによる画像処理
  • Stable DiffusionやDALLEなどのディフュージョンモデルを用いた画像生成
  • テキストベースのモデルとの画像データ統合

音声と音響処理

  • Whisper ASRを用いた音声認識
  • テキスト読み上げ(TTS)合成技術
  • 音声ベースAIによるユーザインタラクションの強化

複数モード入力の統合

  • 複数の入力タイプを処理するAIパイプラインの構築
  • テキスト、画像、音声データを組み合わせるための統合技術
  • マルチモーダルAIエージェントのリアルワールドアプリケーション

マルチモーダルAIエージェントの展開

  • API駆動型マルチモーダルAIソリューションの構築
  • パフォーマンスとスケーラビリティのためのモデル最適化
  • 本番環境でのマルチモーダルAI展開のベストプラクティス

エシカルな考慮事項と将来のトレンド

  • マルチモーダルAIにおける偏見と公平性
  • マルチモーダルデータに関するプライバシーの懸念
  • マルチモーダルAIの将来の発展

まとめと次のステップ

要求

  • 機械学習の基礎的理解
  • Pythonプログラミングの経験
  • ディープラーニングフレームワーク(TensorFlow、PyTorchなど)への習熟度

対象者

  • AI開発者
  • 研究者
  • マルチメディアエンジニア
 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

関連カテゴリー