Course Outline

다중 모달 AI 소개

  • 다중 모달 AI 개요 및 실제 응용
  • 텍스트, 이미지 및 오디오 데이터를 통합하는 도전 과제
  • 최신 연구 및 발전

데이터 처리 및 특징 공학

  • 텍스트, 이미지 및 오디오 데이터셋 처리
  • 다중 모달 학습을 위한 전처리 기술
  • 특징 추출 및 데이터 융합 전략

PyTorch 및 Hugging Face로 다중 모달 모델 구축

  • 다중 모달 학습을 위한 PyTorch 소개
  • NLP 및 비전 작업에 Hugging Face Transformers 사용
  • 다양한 모달리티를 통합된 AI 모델에 결합

음성, 시각, 텍스트 융합 구현

  • 음성 인식에 OpenAI Whisper 통합
  • 이미지 처리에 DeepSeek-Vision 적용
  • 크로스 모달 학습을 위한 융합 기술

다중 모달 AI 모델 학습 및 최적화

  • 다중 모달 AI를 위한 모델 학습 전략
  • 최적화 기술 및 하이퍼파라미터 조정
  • 편향 처리 및 모델 일반화 향상

실제 응용에 다중 모달 AI 배포

  • 생산용 모델 내보내기
  • 클라우드 플랫폼에서 AI 모델 배포
  • 성능 모니터링 및 모델 유지보수

고급 주제 및 미래 동향

  • 다중 모달 AI에서 제로샷 및 몇 샷 학습
  • 윤리적 고려 사항 및 책임 있는 AI 개발
  • 다중 모달 AI 연구의 새로운 동향

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝과 딥러닝 개념에 대한 깊은 이해
  • PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 AI 프레임워크 경험
  • 텍스트, 이미지 및 오디오 데이터 처리에 대한 familiarity

대상

  • AI 개발자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 연구원
 21 Hours

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Price per participant

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