آموزش اجرای بازیابی با داده‌های چندوجهی

دانلود Implementing Retrival with multimodal data

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: نحوه پیاده سازی Retrival با داده های چندوجهی و سیستم چندوجهی و جستجو و موارد دیگر را بیاموزید! شما می خواهید Retrieval-Augmented Generation را با multimodal dat پیاده سازی کنید شما می خواهید پیاده سازی جستجوی چندوجهی را یاد بگیرید شما می خواهید یاد بگیرید که چگونه داده ها را از پایگاه داده بازیابی کنید. می خواهید اجزای بازیابی و تولید را یاد بگیرید. این دوره را بگذرانید

نسل تقویت‌شده بازیابی یک مدل ترکیبی است که رویکردهای مبتنی بر بازیابی و مولد را برای ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و غنی‌تر ترکیب می‌کند. در Retrieval-Augmented Generation، یک مدل زبان با بازیابی اطلاعات مرتبط از یک پایگاه دانش یا مجموعه اسناد قبل از ایجاد پاسخ، تقویت می‌شود. این به طور قابل توجهی دقت را بهبود می بخشد، به ویژه برای پرس و جوهای تخصصی یا واقعی، زیرا انعطاف پذیری مولد مدل زبان را با دقت سیستم های بازیابی ترکیب می کند.

پیاده سازی Retrieval-Augmented Generation با داده های چندوجهی لایه دیگری از پیچیدگی و غنا را به ارمغان می آورد. داده‌های چندوجهی به اطلاعاتی اطلاق می‌شود که به شکل‌های مختلف مانند متن، تصویر، صدا یا ویدیو در دسترس هستند. با ظهور پردازش های پیچیده زبان طبیعی و مدل های بینایی کامپیوتری، ادغام متن با داده های بصری یا صوتی به طور فزاینده ای امکان پذیر می شود. در یک چارچوب RAG، مؤلفه بازیابی می‌تواند به پایگاه‌های داده چندوجهی دسترسی داشته باشد، نه تنها اسناد متنی، بلکه تصاویر یا ویدیوها را واکشی می‌کند، در حالی که مؤلفه مولد اطلاعات را از این منابع داده متنوع ترکیب می‌کند تا پاسخی منسجم و آگاه به زمینه ارائه دهد.

پیاده سازی Retrieval-Augmented with multimodal data سیستم هایی را ایجاد می کند که غنی تر و مرتبط تر از مدل های مبتنی بر متن هستند. با دسترسی و ترکیب اطلاعات از منابع داده های مختلف، این سیستم ها پاسخ های بسیار آموزنده ای را ارائه می دهند که به ویژه برای برنامه هایی که نیاز به درک عمیق ترکیبی از اطلاعات دیداری، شنیداری و متنی دارند، مناسب هستند.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

  • تعبیه و تولید چند مدل Multimodel Embedding and Generation

  • داده مولتی بازیابی Data Multi Retriever

  • نمودار مقایسه Comparation Chart

  • مدل بازیابی چندوجهی برای داده ها Multimodal Retrival model for data

  • مبانی RAG در هوش مصنوعی RAG basics in AI

  • رمزگشا برای کد وضعیت Decoder for status code

  • آموزش انتقالی Transfer Learning

  • مدل های DL DL models

  • استودیو کد چند مدل Multimodel Code studio

نمایش نظرات

آموزش اجرای بازیابی با داده‌های چندوجهی
جزییات دوره
1 hour
10
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
73
4.6 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Jagadiswara Rao Tivanani Jagadiswara Rao Tivanani

مهندس یادگیری ماشین