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Schulungsübersicht
Einführung in das multimodale Lernen
- Überblick über multimodale KI
- Herausforderungen bei der multimodalen Datenverarbeitung
- Vorteile von multimodalen LLMs
Verständnis großer Sprachmodelle
- Architektur aktueller State-of-the-Art-LLMs
- Training von LLMs mit multimodalen Daten
- Fallstudien: Erfolgreiche multimodale LLM-Anwendungen
Verarbeitung multimodaler Daten
- Datenvorverarbeitungstechniken für Text, Bild und Audio
- Merkmalsextraktion und Repräsentationslernen
- Integration multimodaler Daten in LLMs
Entwicklung multimodaler LLM-Anwendungen
- Gestaltung von Benutzeroberflächen für multimodale Interaktion
- Einsatz von LLMs in virtuellen Assistenten und Chatbots
- Schaffung immersiver Erlebnisse mit LLMs
Bewertung und Optimierung multimodaler Systeme
- Leistungsindikatoren für multimodale LLMs
- Optimierungsstrategien für bessere Genauigkeit und Effizienz
- Umgang mit Verzerrungen und Fairness in multimodalen Systemen
Praxislabor: Bau eines multimodalen LLM-Projekts
- Einrichtung eines multimodalen Datensatzes
- Implementierung eines multimodalen LLMs für einen bestimmten Anwendungsfall
- Testen und Verfeinern des Systems
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Machine Learning und neuronalen Netzwerken
- Erfahrung in Python-Programmierung
- Bekanntschaft mit Datenvorbereitungstechniken für verschiedene Datentypen (Text, Bild, Audio)
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Softwareentwickler
- Forscher, die sich auf KI und natürliche Sprachverarbeitung konzentrieren
14 Stunden
