Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 21 Giờ học
Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI Đa phương thức và Ollama
- Tổng quan về học đa phương thức
- Các thách thức chính trong tích hợp thị giác-ngôn ngữ
- Năng lực và kiến trúc của Ollama
Cài đặt Môi trường Ollama
- Cài đặt và cấu hình Ollama
- Làm việc với triển khai mô hình cục bộ
- Tích hợp Ollama với Python và Jupyter
Làm việc với Đầu vào Đa phương thức
- Tích hợp văn bản và hình ảnh
- Đưa vào âm thanh và dữ liệu có cấu trúc
- Thiết kế các dòng chảy tiền xử lý
Ứng dụng Hiểu Tài liệu
- Trích xuất thông tin có cấu trúc từ PDF và hình ảnh
- Kết hợp OCR với các mô hình ngôn ngữ
- Xây dựng các quy trình phân tích tài liệu thông minh
Hỏi đáp Trực quan (VQA)
- Cài đặt các bộ dữ liệu và tiêu chuẩn đánh giá VQA
- Đào tạo và đánh giá các mô hình đa phương thức
- Xây dựng các ứng dụng VQA tương tác
Thiết kế Tác nhân Đa phương thức
- Các nguyên tắc thiết kế tác nhân với suy luận đa phương thức
- Kết hợp nhận thức, ngôn ngữ và hành động
- Triển khai tác nhân cho các trường hợp sử dụng thực tế
Tích hợp Nâng cao và Tối ưu hóa
- Tinh chỉnh các mô hình đa phương thức với Ollama
- Tối ưu hóa hiệu suất suy luận
- Các cân nhắc về khả năng mở rộng và triển khai
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết vững chắc về các khái niệm học máy
- Kinh nghiệm làm việc với các khung học sâu như PyTorch hoặc TensorFlow
- Quen thuộc với xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính
Đối tượng tham gia
- Kỹ sư học máy
- Nhà nghiên cứu AI
- Nhà phát triển sản phẩm tích hợp các quy trình làm việc kết hợp thị giác và văn bản