Course Outline

Εισαγωγή στο Multi-Modal AI

  • Τι είναι η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη;
  • Βασικές προκλήσεις και εφαρμογές
  • Επισκόπηση κορυφαίων πολυτροπικών μοντέλων

Επεξεργασία Κειμένου και Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας

  • Αξιοποίηση LLM για πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε κείμενο
  • Κατανόηση της άμεσης μηχανικής για εργασίες πολλαπλών μέσων
  • Βελτιστοποίηση μοντέλων κειμένου για εφαρμογές συγκεκριμένου τομέα

Αναγνώριση εικόνας και δημιουργία

  • Επεξεργασία εικόνων με AI: ταξινόμηση, υπότιτλοι και ανίχνευση αντικειμένων
  • Δημιουργία εικόνων με μοντέλα διάχυσης (Stable Diffusion, DALLE)
  • Ενσωμάτωση δεδομένων εικόνας με μοντέλα που βασίζονται σε κείμενο

Επεξεργασία ομιλίας και ήχου

  • Αναγνώριση ομιλίας με Whisper ASR
  • Τεχνικές σύνθεσης κειμένου σε ομιλία (TTS).
  • Βελτίωση της αλληλεπίδρασης των χρηστών με τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται στη φωνή

Ενσωμάτωση πολλαπλών εισόδων

  • Δημιουργία αγωγών AI για την επεξεργασία πολλαπλών τύπων εισόδου
  • Τεχνικές συγχώνευσης για το συνδυασμό δεδομένων κειμένου, εικόνας και ομιλίας
  • Πραγματικές εφαρμογές πολυτροπικών πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης

Ανάπτυξη Multi-Modal AI Agents

  • Δημιουργία πολυτροπικών λύσεων τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε API
  • Βελτιστοποίηση μοντέλων για απόδοση και επεκτασιμότητα
  • Βέλτιστες πρακτικές για την ανάπτυξη πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή

Ηθικές Θεωρήσεις και Μελλοντικές Τάσεις

  • Μεροληψία και δικαιοσύνη στην πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη
  • Ζητήματα απορρήτου με πολυτροπικά δεδομένα
  • Μελλοντικές εξελίξεις στην πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Κατανόηση των βασικών αρχών της μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
  • Εξοικείωση με πλαίσια βαθιάς μάθησης (π.χ., TensorFlow, PyTorch)

Ακροατήριο

  • Προγραμματιστές AI
  • Ερευνητές
  • Μηχανικοί πολυμέσων
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories