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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