Master the art of building and optimizing cutting-edge multimodal AI systems that understand both language and vision. This course empowers you to create transformer-based models that seamlessly integrate text and image processing while leveraging transfer learning to dramatically accelerate development. You'll learn to design sophisticated architectures using PyTorch and TensorFlow, implement fusion mechanisms for cross-modal understanding, and apply advanced fine-tuning strategies that achieve peak performance on custom datasets. By mastering these techniques, you'll transform months of traditional model development into efficient workflows that deliver production-ready multimodal AI solutions. This course uniquely combines hands-on implementation with optimization strategies, preparing you to lead next-generation AI projects.
Fine-tune Multimodal Models with Transfer Learning
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Fine-tune Multimodal Models with Transfer Learning
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Vision & Audio AI Systems
Dozent: Hurix Digital
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Multimodal architecture needs encoder-fusion-decoder pipelines balancing computational efficiency with cross-modal understanding capabilities.
Transfer learning transforms AI by enabling rapid adaptation of pre-trained knowledge to new domains with minimal data and training requirements.
Fine-tuning balances knowledge preservation and task adaptation through careful hyperparameter selection and strategic layer freezing techniques.
Production multimodal systems require systematic optimization approaches considering both model performance and computational resource constraints.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Knowledge Transfer
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Vision Transformer (ViT)
- Kategorie: System Design and Implementation
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Deep Learning
Wichtige Details
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Learners will understand the fundamental principles of modular data pipeline design and implement basic ingestion and cleansing components using open source tools.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
Learners will implement complete modular pipeline components with transformation and loading stages, then demonstrate mastery through comprehensive assessment.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren3 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.