Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems 교육 과정
멀티모달 AI(Multimodal AI)는 다양한 감각 입력의 정보를 결합하여 보다 인간과 유사한 방식으로 세상을 이해하고 상호 작용하는 시스템을 만드는 혁신적인 분야입니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다중 모드 데이터를 처리하고 해석할 수 있는 지능형 시스템을 만들고자 하는 중급 수준의 AI 연구원, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 멀티모달 AI의 원리와 그 응용을 이해합니다.
- 다양한 유형의 데이터를 결합하는 데이터 융합 기술을 구현합니다.
- 시각, 텍스트, 청각 정보를 처리할 수 있는 모델을 구축하고 훈련하세요.
- 다중 모드 AI 시스템의 성능을 평가합니다.
- 다중 모드 데이터와 관련된 윤리적 및 개인 정보 보호 문제를 해결합니다.
코스의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
코스 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.
Course Outline
멀티모달 AI 소개
- 다중 모드 데이터 이해
- 주요 개념 및 정의
- 다중 모드 학습의 역사와 진화
다중 모드 데이터 처리
- 데이터 수집 및 전처리
- 다양한 양식에서 특징 추출
- 데이터 융합 기술
다중모달 표현 학습
- 공동 표현 학습
- 크로스 모달 임베딩
- 다양한 양식에 걸친 전이 학습
다중 모드 정렬 및 변환
- 여러 양식의 데이터 정렬
- 교차 모달 검색 시스템
- 양식 간 번역(예: 텍스트-이미지, 이미지-텍스트)
다중모달 추론 및 추론
- 다중 모드 데이터를 사용한 논리 및 추론
- 멀티모달 AI의 추론 기술
- 질의응답 및 의사결정에 적용
멀티모달 AI의 생성 모델
- 다중 모드 데이터를 위한 생성적 적대 신경망(GAN)
- 크로스 모달 생성을 위한 VAE(Variational Autoencoder)
- 생성적 다중모달 AI의 창의적 응용
다중 모드 융합 기술
- 초기, 후기 및 하이브리드 융합 방법
- 다중 모드 융합의 주의 메커니즘
- 강력한 인식과 상호작용을 위한 융합
멀티모달 AI의 응용
- 다중 모드 인간-컴퓨터 상호 작용
- 자율주행차의 AI
- 의료 애플리케이션(예: 의료 영상 및 진단)
윤리적 고려사항 및 과제
- 다중 모드 시스템의 편견과 공정성
- 다중 모드 데이터에 대한 개인 정보 보호 문제
- 다중 모드 AI 시스템의 윤리적 설계 및 배포
멀티모달 AI의 고급 주제
- 다중 모드 변압기
- 멀티모달 AI의 자기 지도 학습
- 다중 모드 기계 학습의 미래
요약 및 다음 단계
Requirements
- 인공지능과 머신러닝에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍 능력
- 데이터 처리 및 전처리에 대한 지식
청중
- AI 연구자
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 멀티모달 학습과 데이터 융합의 기본을 이해합니다.
- DeepSeek, OpenAI, Hugging Face 및 PyTorch를 사용하여 다중 모달 모델을 구현합니다.
- 텍스트, 이미지, 오디오 통합을 위해 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
- 실제 애플리케이션에 멀티모달 AI 모델을 배포합니다.
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- 멀티모달 AI의 기본과 이것이 인간-컴퓨터 상호작용에 미치는 영향을 이해합니다.
- AI 기반 입력 방법을 활용해 멀티모달 인터페이스를 디자인하고 프로토타입을 제작합니다.
- 음성 인식, 제스처 제어, 시선 추적 기술을 구현합니다.
- 멀티모달 시스템의 효과성과 유용성을 평가합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 처리하고 통합하는 AI 에이전트를 개발합니다.
- GPT-4 Vision 및 Whisper ASR과 같은 다중 모달 모델을 구현합니다.
- 효율성과 정확성을 위해 다중 모달 AI 파이프라인을 최적화하세요.
- 실제 애플리케이션에 다중 모달 AI 에이전트를 배포합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 텍스트, 이미지 및 오디오 애플리케이션을 위한 DeepSeek의 멀티모달 AI를 구현합니다.
- 더욱 풍부한 통찰력을 위해 여러 데이터 유형을 통합하는 AI 솔루션을 개발합니다.
- 교차 모달 학습을 위해 DeepSeek 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
- 실제 산업 활용 사례에 다중 모달 AI 기술을 적용합니다.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 스마트 팩토리에서 품질 관리, 예측 유지 관리, 로봇 공학에 멀티모달 AI를 적용하고자 하는 중급에서 고급 수준의 산업 엔지니어, 자동화 전문가, AI 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 산업 자동화에서 멀티모달 AI의 역할을 이해합니다.
- 스마트 팩토리를 위한 센서 데이터, 이미지 인식, 실시간 모니터링을 통합합니다.
- AI 기반 데이터 분석을 사용하여 예측 유지 관리를 구현합니다.
- 결함 탐지와 품질 보증을 위해 컴퓨터 비전을 적용합니다.
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- 언어 처리를 위한 멀티모달 AI의 기본을 이해합니다.
- AI 모델을 사용하여 음성, 텍스트, 이미지를 처리하고 번역합니다.
- AI 기반 API와 프레임워크를 활용해 실시간 번역을 구현합니다.
- AI 기반 번역을 비즈니스 애플리케이션에 통합합니다.
- AI 기반 언어 처리의 윤리적 고려 사항을 분석합니다.
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- AI 도구를 사용하여 음악 및 비디오 제작을 향상하세요.
- AI를 사용하여 독특한 시각 예술과 디자인을 생성하세요.
- 대화형 멀티미디어 경험을 만들어 보세요.
- AI가 창조 산업에 미치는 영향을 이해합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 멀티모달 AI가 금융 리스크 관리에 어떻게 적용되는지 알아보세요.
- 사기 감지를 위해 구조화된 재무 데이터와 구조화되지 않은 재무 데이터를 분석합니다.
- AI 모델을 구현하여 이상 징후와 의심스러운 활동을 식별합니다.
- 재무 문서 분석을 위해 NLP와 컴퓨터 비전을 활용합니다.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 의료 진단 및 의료 애플리케이션에 멀티모달 AI를 적용하려는 중급에서 고급 수준의 의료 전문가, 의료 연구자 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 현대 의료에서 멀티모달 AI의 역할을 알아보세요.
- AI 기반 진단을 위해 구조화된 의료 데이터와 구조화되지 않은 의료 데이터를 통합합니다.
- AI 기술을 적용하여 의료 이미지와 전자 건강 기록을 분석합니다.
- 질병 진단 및 치료 권장 사항을 위한 예측 모델을 개발합니다.
- 의료 기록 전사 및 환자 상호작용을 위해 음성 및 자연어 처리(NLP)를 구현합니다.
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21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Multimodal AI를 활용하여 다양한 감각 데이터를 통합하여 보고 들을 수 있는 보다 자율적이고 효율적인 로봇을 만들고자 하는 고급 수준의 로봇공학 엔지니어와 AI 연구자를 대상으로 합니다. , 터치하세요.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 로봇 시스템에 다중 모드 감지를 구현합니다.
- 센서 융합 및 의사결정을 위한 AI 알고리즘을 개발합니다.
- 동적 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만듭니다.
- 실시간 데이터 처리 및 작동의 문제를 해결합니다.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 멀티모달 AI를 사용하여 가상 비서를 강화하고자 하는 초급에서 중급 수준의 제품 설계자, 소프트웨어 엔지니어, 고객 지원 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 멀티모달 AI가 가상 비서를 어떻게 강화하는지 알아보세요.
- AI 기반 보조 기능에 음성, 텍스트, 이미지 처리를 통합합니다.
- 음성 및 시각 기능을 갖춘 대화형 에이전트를 구축하세요.
- 음성 인식, NLP, 컴퓨터 비전을 위한 API를 활용합니다.
- 고객 지원 및 사용자 상호작용을 위해 AI 기반 자동화를 구현합니다.
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21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Multimodal AI를 활용하여 다양한 형태를 이해하고 처리할 수 있는 사용자 인터페이스를 설계하고 구현하려는 중급 UX/UI 디자이너 및 프런트엔드 개발자를 대상으로 합니다. 입력의.
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- 음성 및 시각적 인식을 웹 및 모바일 애플리케이션에 통합합니다.
- 다중 모드 데이터를 활용하여 적응형 및 반응형 UI를 만듭니다.
- 사용자 데이터 수집 및 처리에 대한 윤리적 고려 사항을 이해합니다.
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- 멀티모달 AI의 기본과 그 응용 프로그램을 이해합니다.
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