Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech 교육 과정
멀티모달 AI 에이전트는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 처리 기능을 통합하여 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 혁신하고 있습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 멀티모달 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고자 하는 중급에서 고급 수준의 AI 개발자, 연구자, 멀티미디어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 처리하고 통합하는 AI 에이전트를 개발합니다.
- GPT-4 Vision 및 Whisper ASR과 같은 다중 모달 모델을 구현합니다.
- 효율성과 정확성을 위해 다중 모달 AI 파이프라인을 최적화하세요.
- 실제 애플리케이션에 다중 모달 AI 에이전트를 배포합니다.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
멀티모달 AI 소개
- 멀티모달 AI란?
- 주요 과제 및 응용 분야
- 주요 멀티모달 모델 개요
텍스트 처리 및 자연어 이해
- 텍스트 기반 AI 에이전트를 위한 LLM 활용
- 다중 모드 작업을 위한 신속한 엔지니어링 이해
- 도메인별 애플리케이션을 위한 텍스트 모델 미세 조정
이미지 인식 및 생성
- AI를 이용한 이미지 처리: 분류, 캡션 및 객체 감지
- 확산 모델을 사용한 이미지 생성 (Stable Diffusion, DALLE)
- 텍스트 기반 모델과 이미지 데이터 통합
음성 및 오디오 처리
- Whisper ASR을 통한 음성 인식
- 텍스트-음성(TTS) 합성 기술
- 음성 기반 AI로 사용자 상호작용 강화
다중 모달 입력 통합
- 다양한 입력 유형을 처리하기 위한 AI 파이프라인 구축
- 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 결합하는 퓨전 기술
- 멀티모달 AI 에이전트의 실제 세계 응용 프로그램
멀티모달 배포AI Agents
- API 기반 멀티모달 AI 솔루션 구축
- 성능 및 확장성을 위한 모델 최적화
- 프로덕션에서 멀티모달 AI를 배포하기 위한 모범 사례
윤리적 고려 사항 및 미래 추세
- 멀티모달 AI의 편향과 공정성
- 다중 모드 데이터와 관련된 개인 정보 보호 문제
- 멀티모달 AI의 미래 발전
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신 러닝 기본에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 딥 러닝 프레임워크에 대한 익숙함(예: TensorFlow, PyTorch)
청중
- AI 개발자
- 연구원들
- 멀티미디어 엔지니어
Open Training Courses require 5+ participants.
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- Grok AI의 아키텍처와 API 기능을 이해하세요.
- 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 Grok AI을 사용자 정의하세요.
- Grok AI을 엔터프라이즈 시스템 및 자동화 도구와 통합합니다.
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