Multimodal AI for Real-Time Translation Képzés

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azok számára szól, akik előrehaladott szintű AI fejlesztők, gépi tanulás mérnökök és kutatók, akik saját multimodális AI modelleket szeretnének létrehozni nyílt forráskódú keretrendszerek használatával.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a multimodális tanulás és adatfúzió alapjaikat.
• Multimodális modelleket valósítanak meg DeepSeek, OpenAI, Hugging Face és PyTorch segítségével.
• Szöveg, kép és hang integrációra optimalizálják és finomítják a modelleket.
• Multimodális AI modelleket telepítenek valódi alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középszintű UI/UX tervezőknek, termékmenedzsereknek és mesterséges intelligencia kutatók számára szól, akik szeretnék javítani a felhasználói élményt multimodális, AI-hatékonyságú felületeken keresztül.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI alapjait és hatását az ember-gép kommunikációra.
• Multimodális felületeket tervezni és prototípusát készíteni AI-vezérelt bemeneti módszerekkel.
• Beszédfelismerési, mozgásvezérlési és szemkövetési technológiákat implementálni.
• A multimodális rendszerek hatékonyságát és használhatóságát értékelni.

A Vertex AI erős eszközöket kínál multimodális LLM folyamatok létrehozására, amelyek szöveg, hang, és képadatokat integrálnak egyetlen pipeline-be. Hosszú kontextusablak támogatással és Gemini API paraméterekkel előmozdítja az előretervezés, a logikai következtetés, és a multimodális intelligencia előrehaladott alkalmazásait.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középfokú és előrehaladott gyakorlókat célozza meg, akik multimodális AI folyamatokat szeretnének Vertex AI-ban tervezni, építeni, és optimalizálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gemini modelleket használni multimodális bemenetekhez és kimenetekhez.
• Hosszú kontextusú folyamatokat implementálni bonyolult logikai következtetésekhez.
• Pipeline-kat tervezni, amelyek szöveg, hang, és kép elemzését integrálják.
• Gemini API paramétereket optimalizálni a teljesítmény és költséghatékonyság érdekében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Multimodális folyamatokkal kapcsolatos gyakorlati laborok.
• Alkalmazott multimodális esetekre épülő projektek.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A testreszabott képzés érdekében keressük meg, hogy lejárjuk.

Ez a tanfolyam, amely tanárvezetéssel és élő (online vagy helyszíni) módon zajlik, az intermediate és advanced szintű AI-fejlesztők, kutatók és multimédiás mérnökök számára szolgál, akik olyan AI ügynököket szeretnének építeni, amelyek képesek többmodális tartalmak megértésére és generálására.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI ügynököket fejleszteni, amelyek szöveg, kép és beszédadatok feldolgozására és integrálására képesek.
• Multi-modális modelleket, mint például a GPT-4 Vision és Whisper ASR implementálni.
• A multi-modális AI-folyamatokat hatékonyság és pontoság szempontjából optimalizálni.
• Multi-modális AI ügynököket valós világbeli alkalmazásokban telepíteni.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak az ai-kutatók, fejlesztőknek és adattudósoknak szánt, akik akarnak kihasználni a DeepSeek multimodális képességeit a keresztmodalitású tanulásra, ai-automatikusításra és előrehaladott döntéshozatalra.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• DeepSeek multimodális ai-t valósítani szöveg, kép és hangalkalmazásokra.
• Ai-megoldásokat fejlesztni, amelyek több adattípust integrálnak gazdagabb információkhoz.
• Optimálni és finomhangolni a DeepSeek modelleket a keresztmodalitású tanulásra.
• Multimodális ai-technikákat alkalmazni valós ipari használati esetekre.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja, hogy középszintűtől haladó szintű ipari mérnököknek, automatizálási szakembereknek és AI-fejlesztőknek nyújtson segítséget multimodal AI alkalmazásában a minőségellenőrzéshez, előrejelző karbantartáshoz és robotikához az okos gyárakban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik multimodal AI szerepét az ipari automatizálásban.
• Összekapcsolják az érzékelőadatokat, képfelismerést és valós idejű monitorozást az okos gyárakban.
• AI-vezérelte adatanalízis segítségével valósítanak meg előrejelző karbantartást.
• Számítógépes látás segítségével hajtanak végre hibakeresést és minőségbiztosítást.

Ez a tanfolyam vezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) középhatású mesterséges intelligenciák kutatói, adattudósok és gépTanulás mérnökei számára van szánva, akik intelligens rendszerek létrehozását szeretnék, amelyek képesek többféle módon is feldolgozni és értelmezni az adatokat.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI alapelvét és alkalmazásait.
• Adatfúzió technikákat valósítani különböző adattípusok összevonására.
• Modelleket építeni és kiképezni, amelyek képesek kép, szöveg és hanginformációkat feldolgozni.
• Értékelni a multimodális AI rendszerek teljesítményét.
• Kezdeni az etikai és priváti kérdéseket, amelyek kapcsolódnak a multimodális adatokhoz.

Ez a tanárok által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan középfokú tartalomkészítők, digitális művészek és médiaprofikinek szól, akik megtanulni szeretnék, hogyan alkalmazhatják a multimodális mesterséges intelligenciát a különböző tartalomkészítési formákban.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI eszközök használatával zenei és videóprodukciók javítására.
• Egyedi vizuális művészeti alkotások és tervek létrehozására AI segítségével.
• Interaktív multimédia élményt alkotni.
• Megértik az AI hatását a kreatív iparágakra.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű pénzügyi szakemberek, adatelemzők, kockázatkezelők és mesterséges intelligencia mérnökök számára tervezték, akik szeretnének multimodális mű prostitenciát felhasználni a kockázatanalízishez és csalás detektálásához.

A képzés végezdével a résztvevők képesek lesznek:

• Értetni, hogyan alkalmazzák a multimodális mesterséges intelligenciát a pénzügyi kockázatkezelésben.
• Strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatok elemzése csalás detektáláshoz.
• Algoritmusmodellek implementálása anomáliák és gyanús tevékenységek felismerésére.
• NLP (természetes nyelv feldolgozás) és képfelismerés alkalmazása a pénzügyi dokumentumok elemzéséhez.
• AI-alapú csalásmegelőző modellek üzembe helyezése valós pénzügyi rendszerekben.

Ez a tanárvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az olyan középfokú és előhaladott szintű egészségügyi szakemberek, orvosi kutatók és AI fejlesztők, akik multimodalis AI-t szeretnének alkalmazni orvosi diagnózisok és egészségügyi alkalmazásokban.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a multimodalis AI szerepét az modern egészségügyben.
• Szerveznek integrálják a szerkezeti és szerkezet nélküli orvosi adatokat AI-alapú diagnózisokhoz.
• Alkalmaznak AI technikákat orvosi képek és elektronikus betegellátási jegyek (EHR) elemzéséhez.
• Fejlesztenek előrejelző modelleket betegségek diagnózisára és kezelési javaslatokhoz.
• Bekapcsolnak hangfelismerést és természetes nyelvi feldolgozást (NLP) orvosi átiratokhoz és betegkapcsolatokhoz.

Ez a tanárok vezetésével folytatott élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó robottechnikusok és mesterséges intelligencia kutatók számára készült, akik többmódos AI-t szeretnének használni a különböző érzékelő adatok integrálásához annak érdekében, hogy autonómiusabb és hatékonyabb robotokat hozzanak létre, amelyek látjanak, hallanak és éreznek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Implementálni többmódos érzékelést a robotrendszerben.
• Fejleszteni mesterséges intelligencia algoritmusokat az érzékelőadatok összevont kezelésére és a döntési folyamathoz.
• Kialakítani olyan robotokat, amelyek képesek komplex feladatok elvégzésére dinamikus környezetben.
• Megoldani a valós időben történő adatfeldolgozás és az aktuációs feladatokban fellépő kihívásokat.

Ez az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdőtől a középhöz tartozó terméktervezők, szoftvermérnökök és ügyfélszolgálati szakemberek számára szól, akik szeretnének multimodális AI-val kiegészíteni a virtuális asszisztenseket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan javítja a multimodális AI a virtuális asszisztenseket.
• Integrálni a beszéd, szöveg és képfeldolgozást az AI-vezérelt asszisztensekben.
• Interaktív beszélgető ügynököket építeni hang és látó képességekkel.
• Felhasználni az API-kat a beszédfelismerés, NLP és számítógépes látás számára.
• Implementálni az AI-vezérelt automatikát az ügyfélszolgálat és felhasználói interakciók számára.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadások formájában) olyan középszintű UX/UI tervezők és front-end fejlesztők számára van, akik Multimodal AI-t kívánnak használni, hogy felhasználói felületeket tervezzenek és valósítsanak meg, amelyek különböző bemeneti formákat értenek és feldolgoznak.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Multimodal interfészek tervezésére, amelyek javítják a felhasználói kapcsolódást.
• Hang- és látószervi felismerést integrálnak web- és mobilalkalmazásokba.
• Multimodal adatok használatát, hogy adaptív és válaszadó UI-kat hozzanak létre.
• Megértik a felhasználói adatgyűjtés és -feldolgozás etikai szempontoit.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) olyan előrehaladott szintű AI szakemberekre irányul, akik szeretnék fejleszteni a prompt engineeringskills-ket multimodális AI alkalmazásokhoz.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI alapjait és alkalmazásait.
• Szöveg, kép, hang, és videó generáláshoz optimalizált promptokat tervezni és optimalizálni.
• APIs-t használni multimodális AI platformokra, mint például GPT-4, Gemini és DeepSeek-Vision.
• Több tartalomformátumot integráló AI-vezérelt folyamatokat fejleszteni.