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.
Use Cases
Visual Analysis
Upload screenshot, AI begrijpt wat je ziet
Video Understanding
Analyze meeting recordings, extract action items
Tools Die Dit Gebruiken
Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?