Multimodal AI
Simpele Uitleg
Multimodal AI kan meerdere types input verwerken (tekst, afbeeldingen, audio, video) en daar geïntegreerd mee werken.
Technische Definitie
Multimodal models zijn getraind on multiple data modalities simultaneously met shared representations. Architecture: separate encoders per modality → shared latent space → unified decoder. Enables cross-modal tasks: image captioning, visual question answering, text-to-image, speech-to-text-to-image.
Waarom Dit Belangrijk Is
Multimodal is de toekomst. Real-world communication is multimodal (we gebruik tekst, plaatjes, video). Gemini en GPT-4V kunnen images analyseren en daarover praten. Claude 3 can process PDFs with tables/charts. Unlocks nieuwe use cases.
Praktische Toepassingen
Visual Analysis
Upload screenshot, AI begrijpt wat je ziet
Video Understanding
Analyze meeting recordings, extract action items
Tools Die Dit Gebruiken
Gerelateerde Termen
Gemini
Gemini is Google's AI model, sterk in multimodaal (tekst, beeld, video). Geïntegreerd in Google Workspace. 2M token context window.
LLM
Een LLM (Large Language Model) is een AI systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor menselijke taal kan begrijpen en genereren. Denk aan ChatGPT, Claude, of Gemini.
Leer Multimodal AI in de Praktijk
Wil je Multimodal AI echt beheersen? Volg onze hands-on training en leer het in 4 uur.
Bekijk Trainingen