课程大纲

多模态AI简介

  • 多模态AI概述及实际应用
  • 整合文本、图像和音频数据的挑战
  • 最新研究进展

数据处理与特征工程

  • 处理文本、图像和音频数据集
  • 多模态学习的预处理技术
  • 特征提取与数据融合策略

使用PyTorch和Hugging Face构建多模态模型

  • PyTorch在多模态学习中的介绍
  • 使用Hugging Face Transformers进行NLP和视觉任务
  • 在统一AI模型中结合不同模态

实现语音、视觉和文本融合

  • 整合OpenAI Whisper进行语音识别
  • 应用DeepSeek-Vision进行图像处理
  • 跨模态学习的融合技术

训练与优化多模态AI模型

  • 多模态AI的模型训练策略
  • 优化技术与超参数调优
  • 解决偏差并提高模型泛化能力

在实际应用中部署多模态AI

  • 导出模型用于生产环境
  • 在云平台上部署AI模型
  • 性能监控与模型维护

高级主题与未来趋势

  • 多模态AI中的零样本和少样本学习
  • 伦理考量与负责任的AI开发
  • 多模态AI研究的新兴趋势

总结与下一步

要求

  • 对机器学习和深度学习概念有深入理解
  • 具备使用AI框架(如PyTorch或TensorFlow)的经验
  • 熟悉文本、图像和音频数据处理

受众

  • AI开发者
  • 机器学习工程师
  • 研究人员
 21 小时

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