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
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan