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课程时长 21 小时
课程大纲
多模态AI与Ollama简介
- 多模态学习概述
- 视觉-语言集成的关键挑战
- Ollama的功能与架构
设置Ollama环境
- 安装和配置Ollama
- 本地模型部署操作
- 将Ollama与Python和Jupyter集成
处理多模态输入
- 文本和图像集成
- 引入音频和结构化数据
- 设计预处理管道
文档理解应用
- 从PDF和图像中提取结构化信息
- 结合OCR与语言模型
- 构建智能文档分析工作流
视觉问答(VQA)
- 设置VQA数据集和基准
- 训练和评估多模态模型
- 构建交互式VQA应用
设计多模态智能体
- 多模态推理的智能体设计原则
- 结合感知、语言和行动
- 部署智能体用于实际应用场景
高级集成与优化
- 使用Ollama微调多模态模型
- 优化推理性能
- 可扩展性和部署考虑
总结与后续步骤
要求
- 扎实的机器学习概念理解
- 具有PyTorch或TensorFlow等深度学习框架经验
- 熟悉自然语言处理和计算机视觉
目标受众
- 机器学习工程师
- AI研究人员
- 集成视觉和文本工作流的产品开发者