मल्टी-मोडल सेंटिमेंट विश्लेषण

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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

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Hugging Face मॉडल हब में नेविगेट करें और कच्चे टेक्स्ट, ऑडियो, और विज़ुअल डेटा को AI-फ्रेंडली फ़ॉर्मैट्स में बदलें. टेक्स्ट जनरेशन जैसे टास्क के लिए नवीनतम लोकप्रिय मॉडल्स ढूँढना सीखें और प्री-बिल्ट पाइपलाइन्स की ताकत का उपयोग करें.

Exercise 1: Hugging Face मॉडल नेविगेशन Exercise 2: इतने सारे मॉडल!?Exercise 3: सबसे लोकप्रिय text-to-image मॉडल खोजना Exercise 4: विभिन्न मॉडैलिटी का प्रीप्रोसेसिंग Exercise 5: टेक्स्ट टोकनाइज़ करना Exercise 6: इमेज प्रीप्रोसेसिंग Exercise 7: ऑडियो प्री-प्रोसेसिंग Exercise 8: पाइपलाइन टास्क और मूल्यांकन Exercise 9: Pipeline से कैप्शन जनरेशन Exercise 10: कीवर्ड आर्ग्यूमेंट पास करना Exercise 11: कस्टम डेटासेट पर मॉडल का मूल्यांकन

अत्याधुनिक मॉडल्स के साथ अलग-अलग मोडैलिटी पर महारत हासिल करें. इमेज क्लासिफिकेशन और सेगमेंटेशन के लिए कंप्यूटर विज़न में गहराई से जाएँ, स्पीच रिकग्निशन और टेक्स्ट-टू-स्पीच सिंथेसिस को एक्सप्लोर करें, और प्रभावी फाइन-ट्यूनिंग तकनीकें सीखें. Hugging Face की transformers लाइब्रेरी के प्री-ट्रेंड मॉडल्स के साथ प्रैक्टिकल स्किल्स बनाएँ.

Exercise 1: कंप्यूटर विज़न Exercise 2: इमेज क्लासिफिकेशन Exercise 3: Object detection Exercise 4: इमेज बैकग्राउंड हटाना Exercise 5: कंप्यूटर विज़न मॉडलों का फाइन-ट्यूनिंग Exercise 6: CV फाइन-ट्यूनिंग: डेटासेट तैयारी Exercise 7: CV फाइन-ट्यूनिंग: मॉडल क्लासेज Exercise 8: CV फाइन-ट्यूनिंग: ट्रेनर कॉन्फ़िगरेशन Exercise 9: Speech recognition और audio generation Exercise 10: ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन Exercise 11: स्पीच एम्बेडिंग बनाना Exercise 12: ऑडियो डीनॉइज़िंग Exercise 13: Text-to-Speech मॉडलों का फाइन-ट्यूनिंग Exercise 14: Text-to-Speech मॉडल का फाइन-ट्यूनिंग Exercise 15: नया स्पीच जनरेट करना

विज़ुअल, टेक्स्टुअल, और ऑडियो जानकारी को मिलाकर अधिक समृद्ध AI एप्लिकेशन बनाएँ. ज़ीरो-शॉट क्लासिफिकेशन के लिए CLIP जैसी तकनीकें सीखें, ऐसे सेंटिमेंट एनालाइज़र बनाएं जो देख भी सकें और पढ़ भी सकें, और ऐसे इमोशन डिटेक्टर तैयार करें जो चेहरे के हावभाव को आवाज़ के साथ जोड़ें. अपने AI मॉडल्स को सिंगल-मोडैलिटी सोच से आगे ले जाएँ.

Exercise 1: ज़ीरो-शॉट इमेज क्लासिफिकेशन Exercise 2: CLIP के साथ Zero-shot learning Exercise 3: कैप्शन गुणवत्ता का ऑटोमेटेड आकलन Exercise 4: मल्टी-मोडल सेंटिमेंट विश्लेषण

वर्तमान अभ्यास

Exercise 5: Vision Language Models (VLMs) को प्रॉम्प्ट करना Exercise 6: Qwen के साथ मल्टी-मोडल सेंटिमेंट क्लासिफिकेशन Exercise 7: Zero-shot वीडियो वर्गीकरण Exercise 8: वीडियो का ऑडियो अलग करना Exercise 9: CLIP CLAP के साथ वीडियो sentiment analysis

विचारों को हक़ीक़त में बदलें! टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स के ज़रिए विज़ुअल कंटेंट जनरेट और एडिट करने के लिए अत्याधुनिक AI तकनीकें सीखें. शानदार इमेज बनाएँ, फ़ोटो को समझदारी से एडिट करें, और इमेज व डॉक्युमेंट्स के लिए शक्तिशाली प्रश्न-उत्तर प्रणाली बनाएँ. मल्टी-मोडल AI के साथ अपनी क्रिएटिव विज़न को डिजिटल हक़ीक़त में बदलें.

Exercise 1: विज़ुअल प्रश्न-उत्तरीकरण (VQA)Exercise 2: Vision Language Transformers (ViLTs) के साथ VQA Exercise 3: LayoutLM के साथ डॉक्यूमेंट VQA Exercise 4: डिफ्यूजन मॉडलों के साथ इमेज एडिटिंग Exercise 5: कस्टम इमेज एडिटिंग Exercise 6: इमेज इनपेंटिंग Exercise 7: वीडियो जनरेशन Exercise 8: एक वीडियो बनाएँ!Exercise 9: वीडियो जनरेशन के प्रदर्शन का आकलन Exercise 10: बधाई हो!