Engenharia de Prompt para Modelos de Visão

até 1 hora
Iniciante

Este curso oferece uma introdução abrangente à engenharia de prompt para modelos de visão. Aprenda a fazer prompts para diferentes modelos de visão, ajustar modelos de difusão e substituir partes de imagens com conteúdo gerado. Ideal para aqueles que desejam expandir suas habilidades em IA generativa e modelos de visão.

Geração de Imagens
Segmentação de Imagens
Detecção de Objetos
In-painting
Ajuste Fino

Visão Geral

Neste curso, você aprenderá a fazer prompts para vários modelos de visão, como o Segment Anything Model (SAM) da Meta, OWL-ViT e Stable Diffusion 2.0. Você explorará técnicas como geração de imagens, segmentação de imagens, detecção de objetos e in-painting. Além disso, você aprenderá a ajustar modelos de difusão usando DreamBooth e a rastrear seus experimentos com o Comet. Este curso prático é projetado para ajudá-lo a começar com prompts para modelos de visão e aprimorar suas capacidades de geração de imagens.

Online
localização do curso
Inglês
idioma do curso
Ao seu próprio ritmo
formato do curso
Aulas Ao vivo
entregue online

Para quem é este curso?

Futuros Engenheiros de Aprendizado de Máquina

Indivíduos que desejam ganhar experiência prática com modelos de visão e engenharia de prompt.

Cientistas de Dados

Profissionais que visam expandir seu conjunto de habilidades para incluir prompts de modelos de visão e técnicas de ajuste fino.

Entusiastas de IA

Qualquer pessoa interessada em aprender sobre os avanços mais recentes em modelos de visão e IA generativa.

Este curso oferece uma abordagem prática para aprender engenharia de prompt para modelos de visão. Você ganhará habilidades práticas em geração de imagens, segmentação e detecção de objetos, tornando-o ideal para iniciantes e profissionais que desejam avançar em suas carreiras em IA.

Pré-Requisitos

1 / 2

Experiência básica em Python
Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina

O que vai aprender?

Geração de Imagens

Aprenda a fazer prompts com texto e ajustar hiperparâmetros como força, escala de orientação e número de etapas de inferência.

Segmentação de Imagens

Faça prompts com coordenadas positivas ou negativas e com coordenadas de caixa delimitadora.

Detecção de Objetos

Faça prompts com linguagem natural para produzir uma caixa delimitadora e isolar objetos específicos dentro das imagens.

In-painting

Combine as técnicas acima para substituir objetos dentro de uma imagem com conteúdo gerado.

Personalização com Ajuste Fino

Gere imagens personalizadas com base em fotos de pessoas ou lugares que você fornecer, usando uma técnica de ajuste fino chamada DreamBooth.

Iteração e Rastreamento de Experimentos

Aprenda a rastrear experimentos e otimizar fluxos de trabalho de engenharia de prompt visual usando o Comet.

Conheça seus instrutores

Abby Morgan
Engenheiro de Marketing de Aprendizado de Máquina, Comet
Abby Morgan é uma cientista de dados focada e altamente detalhista com mais de 600 horas de experiência prática em ciência de dados e aprendizado de máquina. Ela tem paixão por aprender e colabora com equipes multifuncionais para construir relatórios limpos e de alta qualidade que fornecem aos clientes análises de missão crítica.
Jacques Verré
Head of Product, Comet
Jacques Verré é o Head of Product da Comet, uma plataforma de meta aprendizado de máquina auto-hospedada e baseada em nuvem que ajuda cientistas de dados e equipes a rastrear, comparar, explicar e otimizar seus experimentos e modelos. Ele lidera a equipe de produto da Comet, que está construindo ferramentas para ajudar os cientistas de dados a serem mais produtivos e construir modelos melhores mais rapidamente.

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Gratuito
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