Ứng Dụng đaModal của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) Khóa Học Đào Tạo
Việc tích hợp các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh và âm thanh đại diện cho xu hướng tiên tiến nhất trong các ứng dụng LLM, cho phép các hệ thống AI toàn diện và nhận thức ngữ cảnh hơn.
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà phát triển phần mềm ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Large Language Models (LLMs) vào dữ liệu đa phương thức cho các ứng dụng AI nâng cao.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc của học đa phương thức với LLM.
- Triển khai LLM để xử lý và phân tích dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh.
- Phát triển các ứng dụng tận dụng ưu điểm của việc tích hợp dữ liệu đa phương thức.
- Đánh giá hiệu suất của các hệ thống LLM đa phương thức.
Định dạng khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Học đa phương thức
- Tổng quan về AI đa phương thức
- Thách thức trong xử lý dữ liệu đa phương thức
- Lợi ích của LLM đa phương thức
Hiểu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn
- Kiến trúc của LLM hiện đại
- Huấn luyện LLM với dữ liệu đa phương thức
- Nghiên cứu điển hình: Các ứng dụng LLM đa phương thức thành công
Xử lý Dữ liệu Đa phương thức
- Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu cho văn bản, hình ảnh và âm thanh
- Trích xuất đặc trưng và học biểu diễn
- Tích hợp dữ liệu đa phương thức trong LLM
Phát triển Ứng dụng LLM Đa phương thức
- Thiết kế giao diện người dùng cho tương tác đa phương thức
- LLM trong trợ lý ảo và chatbot
- Tạo trải nghiệm sống động với LLM
Đánh giá và Tối ưu hóa Hệ thống Đa phương thức
- Các chỉ số hiệu suất cho LLM đa phương thức
- Chiến lược tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác và hiệu quả
- Giải quyết vấn đề thiên vị và công bằng trong hệ thống đa phương thức
Thực hành: Xây dựng Dự án LLM Đa phương thức
- Thiết lập bộ dữ liệu đa phương thức
- Triển khai LLM đa phương thức cho một trường hợp sử dụng cụ thể
- Kiểm tra và tinh chỉnh hệ thống
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về học máy và mạng nơ-ron
- Kinh nghiệm với lập trình Python
- Làm quen với tiền xử lý dữ liệu cho nhiều loại dữ liệu khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh)
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Nhà phát triển phần mềm
- Nghiên cứu viên tập trung vào AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.