Schulungsübersicht

Einführung in die multimodale KI

  • Was ist multimodale KI?
  • Zentrale Herausforderungen und Anwendungen
  • Überblick über führende multimodale Modelle

Textverarbeitung und natürliches Sprachverstehen

  • Nutzung von LLMs für textbasierte KI-Agenten
  • Verstehen von Prompt Engineering für multimodale Aufgaben
  • Feinabstimmung von Textmodellen für domänenspezifische Anwendungen

Bilderkennung und -generierung

  • Verarbeitung von Bildern mit KI: Klassifizierung, Beschriftung und Objekterkennung
  • Generierung von Bildern mit Diffusionsmodellen (Stable Diffusion, DALLE)
  • Integration von Bilddaten mit textbasierten Modellen

Sprach- und Audioverarbeitung

  • Spracherkennung mit Whisper ASR
  • Text-to-Speech (TTS) Synthesetechniken
  • Verbesserung der Benutzerinteraktion mit sprachbasierter KI

Integration von multimodalen Eingaben

  • Aufbau von KI-Pipelines für die Verarbeitung mehrerer Eingabearten
  • Fusionstechniken für die Kombination von Text-, Bild- und Sprachdaten
  • Reale Anwendungen von multimodalen KI-Agenten

Einsatz von Multi-Modal AI Agents

  • Aufbau von API-gesteuerten multimodalen KI-Lösungen
  • Optimierung von Modellen für Leistung und Skalierbarkeit
  • Bewährte Verfahren für den Einsatz von multimodaler KI in der Produktion

Ethische Überlegungen und zukünftige Trends

  • Voreingenommenheit und Fairness in multimodaler KI
  • Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei multimodalen Daten
  • Zukünftige Entwicklungen in der multimodalen KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python Programmierung
  • Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)

Zielgruppe

  • KI-Entwickler
  • Forscher
  • Multimedia-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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