Course Outline

다중 모드 학습 소개

  • 멀티모달 AI 개요
  • 다중 모드 데이터 처리의 과제
  • 다중 모드 LLM의 이점

대규모 언어 모델 이해

  • 최첨단 LLM 아키텍처
  • 다중 모드 데이터를 사용한 LLM 교육
  • 사례 연구: 성공적인 다중 모드 LLM 애플리케이션

다중 모드 데이터 처리

  • 텍스트, 이미지, 오디오에 대한 데이터 전처리 기술
  • 특징 추출 및 표현 학습
  • LLM에 다중 모드 데이터 통합

다중 모드 LLM 애플리케이션 개발

  • 다중 모드 상호 작용을 위한 사용자 인터페이스 디자인
  • 가상 비서 및 챗봇의 LLM
  • LLM으로 몰입형 경험 만들기

다중 모드 시스템 평가 및 최적화

  • 다중 모드 LLM에 대한 성능 지표
  • 더 나은 정확성과 효율성을 위한 최적화 전략
  • 다중 모드 시스템의 편견과 공정성 해결

실습 랩: 다중 모드 LLM 프로젝트 구축

  • 다중 모드 데이터 세트 설정
  • 특정 사용 사례에 대한 다중 모드 LLM 구현
  • 시스템 테스트 및 개선

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝과 신경망에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오)에 대한 데이터 전처리에 대한 지식

청중

  • 데이터 과학자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 소프트웨어 개발자
  • AI 및 자연어 처리 분야의 연구자
 14 Hours

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