Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Képzés
A multimodális mesterséges intelligencia egy innovatív terület, amely a különféle szenzoros bemenetekből származó információkat egyesíti, hogy olyan rendszereket hozzon létre, amelyek jobban megértik a világot, és emberibb módon lépnek kapcsolatba vele.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű AI-kutatóknak, adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik intelligens rendszereket szeretnének létrehozni, amelyek képesek feldolgozni és értelmezni a multimodális adatokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait.
- Alkalmazzon adatfúziós technikákat a különböző típusú adatok kombinálásához.
- Olyan modelleket építhet és képezhet, amelyek képesek feldolgozni a vizuális, szöveges és auditív információkat.
- Értékelje a multimodális AI-rendszerek teljesítményét.
- A multimodális adatokkal kapcsolatos etikai és adatvédelmi aggályok kezelése.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Kurzusleírás
Bevezetés a multimodális AI-ba
- A multimodális adatok megértése
- Kulcsfogalmak és definíciók
- A multimodális tanulás története és fejlődése
Multimodális adatfeldolgozás
- Adatgyűjtés és előfeldolgozás
- Funkciók kinyerése különböző módozatokból
- Adatfúziós technikák
Multimodális reprezentációs tanulás
- Közös reprezentációk elsajátítása
- Keresztmodális beágyazások
- A tanulás átvitele modalitások között
Multimodális igazítás és fordítás
- Adatok összehangolása több módozatból
- Cross-modális visszakereső rendszerek
- Fordítás a módozatok között (pl. szövegből képbe, képből szövegbe)
Multimodális érvelés és következtetés
- Logika és érvelés multimodális adatokkal
- Következtetési technikák a multimodális AI-ban
- Pályázatok kérdése válaszadás és döntéshozatal
Generatív modellek a multimodális AI-ban
- Generatív ellenséges hálózatok (GAN-ok) a multimodális adatokhoz
- Változatos automatikus kódolók (VAE) keresztmodális generáláshoz
- A generatív multimodális AI kreatív alkalmazásai
Multimodális fúziós technikák
- Korai, késői és hibrid fúziós módszerek
- Figyelemfelkeltő mechanizmusok a multimodális fúzióban
- Fúzió a robusztus észleléshez és interakcióhoz
A multimodális AI alkalmazásai
- Multimodális ember-számítógép interakció
- AI autonóm járművekben
- Egészségügyi alkalmazások (pl. orvosi képalkotás és diagnosztika)
Etikai megfontolások és kihívások
- Elfogultság és igazságosság a multimodális rendszerekben
- Adatvédelmi aggályok a multimodális adatokkal kapcsolatban
- Multimodális AI-rendszerek etikus tervezése és telepítése
Speciális témák a multimodális AI-ban
- Multimodális transzformátorok
- Önfelügyelt tanulás multimodális AI-ban
- A multimodális gépi tanulás jövője
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alapvető ismerete
- Jártasság a Python programozásban
- Adatkezelési és előfeldolgozási ismeretek
Közönség
- AI kutatók
- Adattudósok
- Gépi tanulási mérnökök
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Képzés - Booking
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Képzés - Enquiry
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-fejlesztőknek, gépi tanulási mérnököknek és kutatóknak szól, akik egyedi multimodális mesterségesintelligencia-modelleket szeretnének létrehozni nyílt forráskódú keretrendszerek segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális tanulás és az adatfúzió alapjait.
- Valósítson meg multimodális modelleket DeepSeek, OpenAI, Hugging Face és PyTorch segítségével.
- A modellek optimalizálása és finomhangolása szöveg-, kép- és hangintegrációhoz.
- Telepítse a multimodális mesterséges intelligencia modelleket a valós alkalmazásokban.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű UI/UX tervezőknek, termékmenedzsereknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik a multimodális mesterséges intelligencia által vezérelt felületeken keresztül szeretnék javítani a felhasználói élményt.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális AI alapjait és hatását az ember-számítógép interakcióra.
- Multimodális interfészek tervezése és prototípusa AI-vezérelt beviteli módszerekkel.
- Alkalmazzon beszédfelismerést, gesztusvezérlést és szemkövetési technológiákat.
- Értékelje a multimodális rendszerek hatékonyságát és használhatóságát.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű AI-fejlesztőknek, kutatóknak és multimédiás mérnököknek szól, akik olyan AI-ügynököket szeretnének létrehozni, amelyek képesek megérteni és létrehozni a multimodális tartalmat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Szöveges, képi és beszédadatokat feldolgozó és integráló AI-ügynökök fejlesztése.
- Valósítson meg olyan multimodális modelleket, mint a GPT-4 Vision és a Whisper ASR.
- Optimalizálja a multimodális mesterséges intelligencia csővezetékeket a hatékonyság és a pontosság érdekében.
- Telepítsen multimodális AI-ügynököket a valós alkalmazásokban.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű AI-kutatóknak, fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik ki szeretnék használni DeepSeek multimodális képességeit a keresztmodális tanuláshoz. , AI automatizálás és fejlett döntéshozatal.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Valósítsa meg az DeepSeek multimodális mesterséges intelligenciáját szöveges, képi és audioalkalmazásokhoz.
- Olyan mesterséges intelligencia-megoldások fejlesztése, amelyek többféle adattípust integrálnak a gazdagabb betekintés érdekében.
- Optimalizálja és finomhangolja DeepSeek modelleket a keresztmodális tanuláshoz.
- Alkalmazza a multimodális mesterséges intelligencia technikákat a valós ipari felhasználási esetekre.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű ipari mérnököknek, automatizálási szakembereknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligencia alkalmazását kívánják minőségellenőrzésre, előrejelző karbantartásra és robotikára intelligens gyárakban alkalmazni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális mesterséges intelligencia szerepét az ipari automatizálásban.
- Integrálja az érzékelőadatokat, a képfelismerést és a valós idejű megfigyelést az intelligens gyárak számára.
- Végezzen prediktív karbantartást mesterséges intelligencia által vezérelt adatelemzés segítségével.
- Alkalmazzon számítógépes látást a hibák észleléséhez és a minőségbiztosításhoz.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű nyelvészeknek, mesterséges intelligenciakutatóknak, szoftverfejlesztőknek és üzleti szakembereknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligenciát szeretnék hasznosítani a valós idejű fordítás és nyelvértés érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális mesterséges intelligencia alapjait a nyelvi feldolgozáshoz.
- Használjon mesterséges intelligencia modelleket a beszéd, szöveg és képek feldolgozásához és fordításához.
- Valós idejű fordítás megvalósítása AI-alapú API-k és keretrendszerek segítségével.
- Integrálja az AI-vezérelt fordítást az üzleti alkalmazásokba.
- Elemezze az AI-alapú nyelvfeldolgozás etikai szempontjait.
Multimodal AI for Content Creation
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű tartalomkészítőknek, digitális művészeknek és médiaszakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan alkalmazható a multimodális mesterséges intelligencia a tartalomkészítés különböző formáira.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Használjon mesterséges intelligencia eszközöket a zene- és videókészítés javítására.
- Generáljon egyedi vizuális művészetet és terveket a mesterséges intelligencia segítségével.
- Hozzon létre interaktív multimédiás élményeket.
- Ismerje meg az AI hatását a kreatív iparágakra.
Multimodal AI for Finance
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek, adatelemzőknek, kockázatmenedzsereknek és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligenciát szeretnék kihasználni a kockázatelemzésben és a csalások felderítésében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg, hogyan alkalmazzák a multimodális AI-t a pénzügyi kockázatkezelésben.
- Strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatok elemzése a csalások felderítéséhez.
- Alkalmazzon mesterséges intelligencia modelleket az anomáliák és gyanús tevékenységek azonosítására.
- Használja ki az NLP-t és a számítógépes látásmódot a pénzügyi dokumentumok elemzéséhez.
- Alkalmazzon mesterséges intelligencia által vezérelt csalásészlelési modelleket a valós pénzügyi rendszerekben.
Multimodal AI for Healthcare
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvoskutatóknak és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligencia alkalmazását kívánják alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális mesterséges intelligencia szerepét a modern egészségügyben.
- Integrálja a strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat a mesterséges intelligencia által vezérelt diagnosztikához.
- Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat az orvosi képek és elektronikus egészségügyi feljegyzések elemzésére.
- Prediktív modellek kidolgozása a betegségek diagnosztizálásához és a kezelési javaslatokhoz.
- A beszéd- és természetes nyelvi feldolgozás (NLP) megvalósítása az orvosi átírás és a betegek interakciója érdekében.
Multimodal AI in Robotics
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű robotikai mérnököknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik a multimodális mesterséges intelligenciát szeretnék felhasználni különböző szenzoros adatok integrálására, hogy autonómabb és hatékonyabb robotokat hozzanak létre, amelyek látnak, hallanak. , és érintse meg.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A multimodális érzékelés megvalósítása robotrendszerekben.
- AI algoritmusok fejlesztése az érzékelőfúzióhoz és a döntéshozatalhoz.
- Hozzon létre olyan robotokat, amelyek képesek összetett feladatokat végrehajtani dinamikus környezetben.
- Kezelje a valós idejű adatfeldolgozás és -aktiválás kihívásait.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű terméktervezőknek, szoftvermérnököknek és ügyfélszolgálati szakembereknek szól, akik szeretnék a virtuális asszisztenseket multimodális AI-val bővíteni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg, hogyan javítja a multimodális AI a virtuális asszisztenseket.
- Integrálja a beszéd-, szöveg- és képfeldolgozást az AI-alapú asszisztensekbe.
- Készítsen interaktív beszélgetőpartnereket hang- és látásképességekkel.
- Használjon API-kat a beszédfelismeréshez, az NLP-hez és a számítógépes látáshoz.
- Valósítson meg mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálást az ügyfélszolgálathoz és a felhasználói interakcióhoz.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű UX/UI tervezőknek és front-end fejlesztőknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligencia segítségével kívánják megtervezni és megvalósítani a különböző formákat megérteni és feldolgozni képes felhasználói felületeket. a bemenetről.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Tervezzen multimodális interfészt, amely javítja a felhasználói elkötelezettséget.
- Integrálja a hang- és vizuális felismerést webes és mobilalkalmazásokba.
- Használjon multimodális adatokat adaptív és érzékeny felhasználói felületek létrehozásához.
- Ismerje meg a felhasználói adatgyűjtés és -feldolgozás etikai szempontjait.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni a multimodális AI-alkalmazásokhoz szükséges gyors mérnöki készségeiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális AI és alkalmazásai alapjait.
- Tervezze meg és optimalizálja a szöveg-, kép-, hang- és videogenerálásra vonatkozó promptokat.
- Használjon API-kat olyan multimodális mesterséges intelligencia platformokhoz, mint a GPT-4, Gemini és DeepSeek-Vision.
- AI-vezérelt munkafolyamatok fejlesztése több tartalomformátum integrálásával.