Course Outline

Multimodal AI 소개

  • 멀티모달 AI와 실제 세계 응용 프로그램 개요
  • 텍스트, 이미지, 오디오 데이터 통합의 과제
  • 최첨단 연구 및 진보

데이터 처리 및 기능 엔지니어링

  • 텍스트, 이미지 및 오디오 데이터 세트 처리
  • 멀티모달 학습을 위한 전처리 기술
  • 특징 추출 및 데이터 융합 전략

PyTorch 및 Hugging Face을 사용한 다중 모드 모델 구축

  • 다중 모드 학습을 위한 PyTorch 소개
  • NLP 및 비전 작업을 위한 Hugging Face 변환기 사용
  • 통합 AI 모델에서 다양한 모달리티 결합

음성, 시각 및 텍스트 융합 구현

  • 음성 인식을 위한 OpenAI Whisper 통합
  • DeepSeek-Vision을 영상처리에 적용
  • 크로스 모달 학습을 위한 퓨전 기술

Multimodal AI 모델 학습 및 최적화

  • 멀티모달 AI를 위한 모델 학습 전략
  • 최적화 기법 및 하이퍼파라미터 튜닝
  • 편향 해결 및 모델 일반화 개선

실제 세계 애플리케이션에 Multimodal AI 배포

  • 생산용으로 모델 내보내기
  • 클라우드 플랫폼에 AI 모델 배포
  • 성능 모니터링 및 모델 유지 관리

고급 주제 및 미래 동향

  • 멀티모달 AI에서의 제로샷 및 퓨샷 학습
  • 윤리적 고려 사항과 책임 있는 AI 개발
  • 멀티모달 AI 연구의 새로운 트렌드

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신 러닝과 딥 러닝 개념에 대한 강력한 이해
  • PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 AI 프레임워크를 사용한 경험
  • 텍스트, 이미지, 오디오 데이터 처리에 대한 지식

청중

  • AI 개발자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 연구원들
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories