Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar ke dalam AI Multimodal

  • Gambaran umum mengenai AI Multimodal dan penerapannya di dunia nyata
  • Hambatan-hambatan utama dalam menggabungkan data teks, gambar, serta audio
  • Hasil riset terkini dan perkembangan mutakhir di bidang ini

Pengolahan Data dan Teknik Penyusunan Fitur

  • Cara mengelola kumpulan data berupa teks, gambar, maupun audio
  • Metode praproses untuk mendukung pembelajaran multimodal
  • Strategi ekstraksi fitur serta penggabungan data yang efektif

Merancang Model Multimodal dengan PyTorch dan Hugging Face

  • Dasar-dasar pemakaian PyTorch dalam aktivitas pembelajaran multimodal
  • Memanfaatkan alat Transformers dari Hugging Face untuk tugas NLP dan pengolahan citra
  • Cara menggabungkan beragam tipe data menjadi satu model AI utuh

Penerapan Integrasi Teknik Pengenalan Suara, Pengolahan Citra, dan Teks

  • Mengintegrasikan OpenAI Whisper sebagai alat pengenalan percakapan otomatis
  • Memanfaatkan DeepSeek-Vision untuk menganalisis citra secara mendalam
  • Teknik-teknik penyatuan berbagai modalitas data dalam satu rangka kerja pembelajaran

Pelatihan serta Optimalisasi Model AI Multimodal

  • Pendekatan-pendekatan pelatihan model AI Multimodal yang efektif
  • Teknik-teknik optimisasi serta penyesuaian parameter secara presisi
  • Cara mengurangi bias dan meningkatkan kemampuan model dalam beradaptasi pada situasi berbeda

Penyebaran Model AI Multimodal dalam Lingkungan Nyata

  • Proses pengeksporan model agar siap digunakan secara produksi
  • Instalasi model AI di platform cloud atau server terpusat
  • Pengawasan kinerja serta metode perawatan model pasca-penerapan

Topik Lanjutan dan Arah Perkembangan Masa Depan

  • Konsep pembelajaran zero-shot maupun few-shot dalam AI Multimodal
  • Aspek etika serta prinsip-prinsip pengembangan AI yang bertanggung jawab
  • Tren-tren baru muncul dalam penelitian AI Multimodal di masa mendatang

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mendalam mengenai konsep pembelajaran mesin dan deep learning
  • Pengalaman dalam menggunakan kerangka kerja AI seperti PyTorch atau TensorFlow
  • Kenyamanan dalam memproses data berupa teks, gambar, dan audio

Target Peserta

  • Pengembang AI
  • Insinyur pembelajaran mesin
  • Peneliti
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait