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
il reste 3 jours ! Acquérir des compétences de haut niveau avec Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.
Fine-tune Multimodal Models with Transfer Learning
Ce cours fait partie de Spécialisation Vision & Audio AI Systems
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Knowledge Transfer
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Vision Transformer (ViT)
- Catégorie : System Design and Implementation
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Deep Learning
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
Learners will understand the fundamental principles of modular data pipeline design and implement basic ingestion and cleansing components using open source tools.
Inclus
4 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Learners will implement complete modular pipeline components with transformation and loading stages, then demonstrate mastery through comprehensive assessment.
Inclus
2 lectures3 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Learning English
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Foire Aux Questions
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.