Eğitim İçeriği

Çok Modlu Öğrenmeye Giriş

  • Çok modlu yapay zekanın genel bakışı
  • Çok modlu veri işlemede zorluklar
  • Çok modlu Büyük Dil Modellerinin (LLM) faydaları

Büyük Dil Modellerini Anlamak

  • En son teknolojiye sahip LLM'lerin mimarisi
  • Çok modlu verilerle LLM'leri eğitmek
  • Vaka çalışmaları: Başarılı çok modlu LLM uygulamaları

Çok Modlu Veri İşleme

  • Metin, görüntü ve ses için veri ön işleme teknikleri
  • Özellik çıkarma ve gösterim öğrenimi
  • LLM'lere çok modlu verileri entegre etme

Çok Modlu LLM Uygulamaları Geliştirme

  • Çok modlu etkileşim için kullanıcı arayüzleri tasarlama
  • Sanal asistanlarda ve sohbet robotlarında LLM'ler
  • LLM'lerle sürükleyici deneyimler yaratma

Çok Modlu Sistemleri Değerlendirme ve Optimize Etme

  • Çok modlu LLM'ler için performans metrikleri
  • Daha iyi doğruluk ve verimlilik için optimizasyon stratejileri
  • Çok modlu sistemlerde önyargı ve adaleti ele alma

Uygulamalı Laboratuvar: Çok Modlu LLM Projesi Oluşturma

  • Çok modlu bir veri kümesi kurma
  • Belirli bir kullanım durumu için çok modlu bir LLM uygulama
  • Sistemi test etme ve iyileştirme

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi ve sinir ağları anlayışı
  • Python programlama konusunda deneyim
  • Çeşitli veri türleri (metin, görüntü, ses) için veri ön işleme bilgisi

Hedef Kitle

  • Veri bilimcileri
  • Makine öğrenimi mühendisleri
  • Yazılım geliştiricileri
  • Yapay zeka ve doğal dil işleme üzerine odaklanan araştırmacılar
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler