연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리