DeeplearningAI выпустил бесплатный видеокурс «Multimodal RAG: Chat with Video«. На курсе инженер Intel Labs Васудев Лал рассказывает, как создавать нейросети для поиска и анализа видеоконтента с использованием мультимодальных моделей. Основной упор делается на разработку продвинутого вопросно-ответного модуля (Q&A), способного обрабатывать, понимать и взаимодействовать с видеоинформацией.
Лектор: Васудев Лал, ведущий научный сотрудник по искусственному интеллекту в Intel Labs.
Основные темы курса
- Мультимодальные трансформеры: Изучение моделей типа BridgeTower для объединения визуальных и текстовых признаков в общее эмбеддинговое пространство.
- Генерация эмбеддингов и работа с векторными базами данных: Создание эмбеддингов для текстовой и визуальной информации и хранение их в векторных базах данных для эффективного поиска и извлечения релевантных данных.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) пайплайн: Разработка пайплайна, интегрирующего методы информационного поиска с генеративными моделями для получения контекстно значимых ответов.
- Большие визуально-языковые модели (LVLM): Применение LVLM для генерации ответов, учитывающих как визуальный, так и текстовый контекст из видеоданных.
- API взаимодействие с облачными сервисами: Работа с мультимодальными моделями через API Prediction Guard на облачной платформе Intel для доступа к высокопроизводительным вычислительным ресурсам.
Актуальность курса Multimodal RAG
Современные задачи машинного обучения часто требуют интеграции различных типов данных. Мультимодальные модели и подходы RAG позволяют создавать решения для обработки и анализа видеоконтента, что открывает новые возможности в области семантического поиска и взаимодействия с мультимедиа.
Кому будет интересен этот курс
- Data Scientists и ML-инженерам, занимающимся мультимодальным анализом данных и разработкой продвинутых моделей.
- Специалистам по глубокому обучению, желающим расширить знания о трансформерных архитектурах и их применении в обработке визуальных данных.
- Исследователям в области ИИ, работающим над интеграцией генеративных моделей с методами информационного поиска и обработки естественного языка.
Не упустите возможность углубить свои знания и навыки в области мультимодального машинного обучения и обработки видеоданных.
