课程培训
使用多模态模型构建 AI 智能体培训课程

 课程介绍

就像人类通过多种感官感知周围的世界一样,越来越多的计算机传感器被开发出来以捕捉各种数据,例如医疗健康行业,计算机断层扫描(CT)提供了三维表示,以检测潜在的异常;机器人行业,激光雷达帮助机器人感知深度并在复杂环境中导航。本课程中,学员将探索多种融合技术,以开发能使用不同数据类型进行推理的神经网络智能体。

学习目标

· 不同的数据类型及如何使其适用于神经网络。

· 模型融合,以及早期融合、晚期融合和中期融合的区别。

· 使用 OCR 进行 PDF 提取。

· 模态和智能体编排的区别。

· 使用视频搜索和摘要(VSS)定制 NVIDIA AI Blueprints

预备知识

· 深度学习概念有基本的理解。

· 熟悉至少一个深度学习框架,比如 TensorFlowPyTorch 或者 Keras,本课程使用的是PyTorch

课程大纲

· 早期和晚期融合:

· 使用相机和 LiDAR 数据预测物体位置

· 转换各种数据类型,使其适用于神经网络

· 中间融合:

· 探索有效多模态模型架构背后的理论

· 训练对比预训练模型

· 创建向量数据库

· 模型映射(projection):

·  Llama 2 转换为视觉语言模型(VLM

· 使用光学字符识别(OCR)工具处理 PDF

· 模型编排:

· 使用 Cosmos Nemotron 分析视频

· 使用 VSS 回答用户关于视频内容的查询

· 使用 NVIDIA AI Blueprints 进行编排

· 评估测试和总结:

· 回顾所学要点




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专家力量:
中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
oracle,微软,vmware,MSC,Ansys,candence,Altium,达索等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深专家或讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
多年实际项目经历,大型项目实战案例,热情,乐于技术分享
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