Ce que vous devez savoir avant
Vous commencez

Débute 6 June 2026 12:54

Se termine 6 June 2026

00 Jours
00 Heures
00 Minutes
00 Secondes
course image

PaliGemma - Faire Voir Gemma 2 en Ajoutant un Encodeur de Vision

Explorez l'innovation de pointe de l'amélioration PaliGemma qui équipe Gemma 2 de technologies de vision à la fine pointe de l'innovation. En utilisant l'encodage SigLIP, PaliGemma offre une fonctionnalité pré-entraînée sur un large éventail de tâches visuelles, prouvant son évolutivité à travers différentes résolutions et tailles de modèle.
Google via YouTube

Google

6076 Cours


11 minutes

Amélioration optionnelle disponible

Not Specified

Progressez à votre rythme

Free Video

Amélioration optionnelle disponible

Aperçu

Explore the innovative PaliGemma enhancement that equips Gemma 2 with cutting-edge vision capabilities. Utilizing SigLIP encoding, PaliGemma offers pre-trained functionality on a wide range of visual tasks, proving its scalability across different resolutions and model sizes.

Delve into this breakthrough in visual technology and its applications in the field of artificial intelligence and computer science.

Programme

  • Introduction à PaliGemma
  • Aperçu de PaliGemma et Gemma 2
    Importance d'ajouter des capacités visuelles
  • Comprendre les encodeurs de vision
  • Bases des encodeurs de vision en IA
    Introduction au codage SigLIP
  • Mécanisme de codage SigLIP
  • Architecture détaillée de SigLIP
    Pré-formation sur plusieurs tâches visuelles
  • Intégration de l'encodeur de vision avec Gemma 2
  • Étapes pour intégrer SigLIP dans Gemma 2
    Défis et solutions dans l'intégration
  • Évolutivité à travers les résolutions
  • Gestion des différentes résolutions d'image
    Techniques pour adapter la taille du modèle
  • Applications pratiques et cas d'utilisation
  • Applications réelles de PaliGemma
    Études de cas et histoires de succès
  • Atelier pratique
  • Configuration de l'environnement
    Guide pas à pas pour ajouter un encodeur de vision
    Exercices pratiques et projets
  • Évaluation et optimisation
  • Indicateurs de performance pour les modèles de vision
    Optimiser pour la précision et la vitesse
  • Tendances futures dans les systèmes de vision IA
  • Technologies émergentes dans la vision IA
    Directions futures pour le développement de PaliGemma

Matières

Computer Science