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Schulungsübersicht

Einführung in multimodale KI

  • Was ist multimodale KI?
  • Wichtige Herausforderungen und Anwendungsfelder
  • Überblick über führende multimodale Modelle

Textverarbeitung und natürliches Sprachverständnis

  • Nutzung von LLMs für textbasierte KI-Agenten
  • Verständnis von Prompt Engineering für multimodale Aufgaben
  • Feinabstimmung von Textmodellen für domänenspezifische Anwendungen

Bilderkennung und -generierung

  • Bildverarbeitung mit KI: Klassifizierung, Beschriftung und Objekterkennung
  • Bilderzeugung mit Diffusionsmodellen (Stable Diffusion, DALL-E)
  • Integration von Bilddaten in textbasierte Modelle

Sprach- und Audioverarbeitung

  • Spracherkennung mit Whisper ASR
  • Text-zu-Sprache (TTS)-Synthesetechniken
  • Verbesserung der Benutzerinteraktion durch sprachbasierte KI

Integration multimodaler Eingaben

  • Aufbau von KI-Pipelines zur Verarbeitung mehrerer Eingabetypen
  • Fusionsmethoden zur Kombination von Text-, Bild- und Sprachdaten
  • Reale Anwendungen multimodaler KI-Agenten

Bereitstellen multimodaler KI-Agenten

  • Aufbau von API-gesteuerten multimodalen KI-Lösungen
  • Optimierung der Modelle für Leistung und Skalierbarkeit
  • Best Practices für den Einsatz multimodaler KI in der Produktion

Ethische Aspekte und Zukunftstrends

  • Verzerrungen und Fairness in multimodaler KI
  • Datenschutzbedenken bei multimodalen Daten
  • Zukünftige Entwicklungen im Bereich der multimodalen KI

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Prinzipien
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)

Zielgruppe

  • KI-Entwickler:innen
  • Forscher:innen
  • Multimedia-Ingenieur:innen
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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