Wussten Sie, dass multimodale KI-Systeme oft nicht aufgrund schwacher Modelle versagen, sondern weil ihre zugrunde liegenden Datenpipelines Text-, Bild-, Audio- und tabellarische Merkmale nicht zuverlässig zusammenführen können? Eine leistungsfähige multimodale Infrastruktur ist die Grundlage für fortschrittliche KI.

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten in diesem Bereich dabei zu helfen, eine robuste Dateninfrastruktur für multimodale KI-Anwendungen aufzubauen und die Verarbeitung verschiedener Datentypen – darunter Text, Bilder und Audio – zu automatisieren. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, einheitliche Schemata für die Speicherung multimodaler Merkmale zu entwerfen und automatisierte ETL-Pipelines mithilfe von Workflow-Orchestrierungstools zu implementieren, wodurch Sie skalierbare, produktionsreife multimodale KI-Systeme unterstützen können. Am Ende dieses vierstündigen Kurses werden Sie in der Lage sein: ein einheitliches Datenschema für die Speicherung multimodaler Machine-Learning-Merkmale erstellen; automatisierte ETL-Pipelines mithilfe eines Workflow-Orchestrierungstools implementieren. Dieser Kurs ist einzigartig, da er multimodales Feature Engineering mit Automatisierung und Orchestrierung kombiniert und Sie damit in die Lage versetzt, fragmentierte Datensätze in zusammenhängende, hochwertige Pipelines umzuwandeln, die KI-Modelle der nächsten Generation antreiben. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über folgende Kenntnisse verfügen: Grundlagen des Datenbankdesigns Grundlegende ETL-Konzepte SQL-Kenntnisse Vertrautheit mit Cloud-Speicher Grundlagen des ML-Feature-Engineering