문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
멀티모달 AI 개요
- 멀티모달 AI의 개념과 실제 응용 사례 살펴보기
- 텍스트, 이미지, 오디오 데이터를 통합하는 데 따른 어려움 파악하기
- 최신 연구 동향 및 기술 발전 내용 탐구하기
데이터 처리와 특징 추출 기법
- 텍스트, 이미지, 오디오 데이터셋 다루는 방법 익히기
- 멀티모달 학습을 위한 사전 처리 기법 배우기
- 특징 추출 및 데이터 통합 전략 수립하기
PyTorch와 Hugging Face를 활용한 멀티모달 모델 구축
- 멀티모달 학습을 위한 PyTorch 기초 다지기
- Hugging Face Transformers를 활용해 자연어 처리 및 시각 데이터 작업 수행하기
- 다양한 모달리티 데이터를 하나의 AI 모델에 통합하는 방법 익히기
음성, 시각, 텍스트 데이터의 통합 구현
- OpenAI Whisper를 활용해 음성 인식 기능 추가하기
- DeepSeek-Vision을 사용해 이미지 처리 작업 수행하기
- 서로 다른 모달리티 간 학습 통합을 위한 기술 적용하기
멀티모달 AI 모델의 훈련 및 최적화 방법
- 멀티모달 AI 모델 학습 전략 수립하기
- 최적화 기법과 하이퍼파라미터 조정 방법 익히기
- 편향 해소와 모델 일반화 성능 향상 방안 알아보기
실제 환경에서 멀티모달 AI 모델 배포하기
- 프로덕션 환경에 사용 가능하도록 모델 내보내기
- 클라우드 플랫폼 상에서 AI 모델 배포하는 절차 이해하기
- 모델 성능 모니터링 및 유지보수 방법 습득하기
고급 주제와 향후 발전 방향
- 멀티모달 AI 분야에서의 제로샷 및 피어샷 학습 기법 탐구하기
- 윤리적 문제와 책임감 있는 AI 개발 방향 살펴보기
- 멀티모달 AI 연구 분야에서 떠오르는 새로운 트렌드 파악하기
요약 및 향후 진행 방향 안내
요건
- 머신러닝 및 딥러닝 개념에 대한 충분한 이해
- PyTorch나 TensorFlow와 같은 AI 프레임워크 사용 경험
- 텍스트, 이미지, 오디오 데이터 처리에 대한 기본 지식
수강 대상
- AI 개발자
- 머신러닝 엔지니어
- 연구자
21 시간
회원 평가 (1)
우리 트레이너인 야산크는 매우 전문적이었습니다. 그는 우리가 실제로 배워야 할 내용에 맞게 교육 과정을 수정해주었고, 우리는 그와 함께 매우 좋은 학습 경험을 했습니다. 그가 가르친 분야에 대한 이해력은 인상적이었으며, 실제 경험이나 직장에서 마주한 실제 문제를 해결하는 데 도움을 주었습니다.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
코스 - Multimodal AI for Enhanced User Experience
기계 번역됨