Liên hệ với chúng tôi
 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

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan