Multimodális MI a felhasználói élmény fokozásáért Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI fejlesztők, gépi tanulási mérnökök és kutatók számára készült, akik nyílt forráskódú keretrendszerek segítségével szeretnének egyedi multimodális AI modelleket készíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális tanulás és az adatfúzió alapjait.
• Multimodális modelleket implementálni a DeepSeek, OpenAI, Hugging Face és PyTorch segítségével.
• Modelleket optimalizálni és finomhangolni szöveg, kép és hang integrációja érdekében.
• Multimodális AI modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik a Figma segítségével szeretnék megtervezni egy új vagy meglévő szoftveralkalmazás vagy weboldal felhasználói felületét.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Modern UI terveket készíteni a Figmában.
• Működő, kattintható alkalmazásprototípust létrehozni.
• Design legjobb gyakorlatok alkalmazására.
• Gyorsítani a tervezési projektek befejezési sebességét.
• Együttműködni más tervezőkkel és fejlesztőkkel a Figma segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű UI/UX tervezők, termékmenedzserek és MI kutatók számára készült, akik szeretnék fokozni a felhasználói élményt multimodális MI-alapú interfészek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális MI alapjait és hatását az ember-számítógép interakcióra.
• Tervezni és prototípusokat készíteni multimodális interfészekről MI-alapú beviteli módszerek használatával.
• Beszédfelismerési, gesztusvezérlési és szemkövetési technológiákat implementálni.
• Értékelni a multimodális rendszerek hatékonyságát és használhatóságát.

A Vertex AI hatékony eszközöket kínál multimodális LLM munkafolyamatok létrehozásához, amelyek szöveg, hang és kép adatokat integrálnak egyetlen folyamattá. A hosszú kontextusablak-támogatás és a Gemini API paraméterek révén lehetővé teszi a tervezés, érvelés és keresztmodális intelligencia területén alkalmazott fejlett alkalmazásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik multimodális AI munkafolyamatokat szeretnének tervezni, építeni és optimalizálni a Vertex AI-ben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kihasználni a Gemini modelleket multimodális bemenetek és kimenetek kezelésére.
• Hosszú kontextusú munkafolyamatokat implementálni komplex érveléshez.
• Olyan folyamatokat tervezni, amelyek integrálják a szöveg, hang és kép elemzését.
• A Gemini API paraméterek optimalizálása a teljesítmény és költséghatékonyság érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok multimodális munkafolyamatokkal.
• Projektalapú gyakorlatok alkalmazott multimodális használati esetekhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű MI-fejlesztőknek, kutatóknak és multimédia mérnököknek szól, akik multimodális tartalmakat képesek megérteni és generálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Olyan MI-ügynököket fejleszteni, amelyek képesek szöveg, kép és beszéd adatokat feldolgozni és integrálni.
• Multimodális modelleket implementálni, mint például a GPT-4 Vision és a Whisper ASR.
• Multimodális MI-folyamatokat optimalizálni a hatékonyság és a pontosság érdekében.
• Multimodális MI-ügynököket üzembe helyezni valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI kutatók, fejlesztők és adattudósok számára készült, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek multimodális képességeit a keresztmodális tanulás, az AI automatizálás és a fejlett döntéshozatal területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A DeepSeek multimodális AI-ját implementálni szöveg, kép és hang alkalmazásokhoz.
• AI megoldásokat fejleszteni, amelyek több adattípust integrálnak gazdagabb betekintések érdekében.
• A DeepSeek modelleket optimalizálni és finomhangolni keresztmodális tanuláshoz.
• Multimodális AI technikákat alkalmazni valós ipari használati esetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ipari mérnökök, automatizálási szakemberek és MI fejlesztők számára készült, akik a multimodális MI-t minőségellenőrzésre, prediktív karbantartásra és robotikára szeretnék alkalmazni az intelligens gyárakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális MI szerepét az ipari automatizálásban.
• Érzékelő adatok, képi felismerés és valós idejű monitorozás integrálása az intelligens gyárakban.
• Prediktív karbantartás implementálása MI-alapú adatelemzéssel.
• Számítógépes látás alkalmazása hibadetektálásra és minőségbiztosításra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó nyelvészeknek, MI-kutatóknak, szoftverfejlesztőknek és üzleti szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a multimodális MI-t a valós idejű fordítás és nyelvi megértés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális MI alapjait a nyelvi feldolgozás területén.
• MI-modellek használata beszéd, szöveg és képek feldolgozására és fordítására.
• Valós idejű fordítás implementálása MI-alapú API-k és keretrendszerek segítségével.
• MI-alapú fordítás integrálása üzleti alkalmazásokba.
• Etikai megfontolások elemzése az MI-alapú nyelvi feldolgozásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű MI kutatók, adattudósok és gépi tanulási mérnökök számára készült, akik olyan intelligens rendszereket szeretnének létrehozni, amelyek képesek feldolgozni és értelmezni multimodális adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális MI alapelveit és alkalmazásait.
• Adatfúziós technikák implementálása különböző típusú adatok kombinálásához.
• Modellek építése és betanítása, amelyek képesek feldolgozni vizuális, szöveges és hallási információkat.
• A multimodális MI rendszerek teljesítményének értékelése.
• Etikai és adatvédelmi kérdések kezelése a multimodális adatokkal kapcsolatban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű tartalomkészítők, digitális művészek és média szakemberek számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan alkalmazható a multimodális MI a különböző tartalomkészítési formákban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• MI eszközök használatával javítani a zene- és videóprodukciót.
• Egyedi vizuális művészetet és terveket generálni MI segítségével.
• Interaktív multimédiás élményeket létrehozni.
• Megérteni az MI hatását a kreatív iparágakra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű pénzügyi szakembereknek, adatelemzőknek, kockázatmenedzsereknek és AI mérnököknek szól, akik szeretnék kihasználni a multimodális AI-t a kockázatelemzés és a csalásfelismerés területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan alkalmazzák a multimodális AI-t a pénzügyi kockázatmenedzsmentben.
• Strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatok elemzése a csalásfelismerés érdekében.
• AI modellek implementálása anomáliák és gyanús tevékenységek azonosítására.
• NLP és számítógépes látás alkalmazása pénzügyi dokumentumok elemzéséhez.
• AI-alapú csalásfelismerési modellek üzembe helyezése valós pénzügyi rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvosi kutatóknak és AI-fejlesztőknek szól, akik a multimodális AI-t szeretnék alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI szerepét a modern egészségügyben.
• Strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat integrálni AI-alapú diagnosztikához.
• AI-technikákat alkalmazni orvosi képek és elektronikus egészségügyi nyilvántartások elemzésére.
• Prediktív modelleket fejleszteni a betegségek diagnosztizálására és kezelési javaslatok készítésére.
• Beszédfelismerést és természetes nyelvfeldolgozást (NLP) alkalmazni orvosi átírásban és betegkommunikációban.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) haladó szintű robotikai mérnökök és MI kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a multimodális MI-t különböző érzékelési adatok integrálására, hogy olyan robotokat hozzanak létre, amelyek képesek látni, hallani és érezni, és így önállóbbak és hatékonyabbak legyenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Multimodális érzékelést implementálni robotrendszerekben.
• MI algoritmusokat fejleszteni az érzékelőadatok összevonására és döntéshozatalra.
• Olyan robotokat létrehozni, amelyek komplex feladatokat tudnak végrehajtani dinamikus környezetekben.
• Megbirkózni a valós idejű adatfeldolgozás és végrehajtás kihívásaival.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű terméktervezők, szoftverfejlesztők és ügyfélszolgálati szakemberek számára készült, akik szeretnék fejleszteni a virtuális asszisztenseiket multimodális MI-vel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan javítja a multimodális MI a virtuális asszisztenseket.
• Integrálni a beszéd-, szöveg- és képfeldolgozást az MI által hajtott asszisztensekben.
• Interaktív beszélgetési ügynökök építése hang- és látási képességekkel.
• API-k használata beszédfelismeréshez, NLP-hez és számítógépes látáshoz.
• MI-alapú automatizáció implementálása ügyfélszolgálati és felhasználói interakciókhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű MI szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni a prompt tervezési készségeiket a multimodális MI alkalmazások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális MI alapjait és alkalmazásait.
• Szöveg, kép, hang és videó generáláshoz szükséges promptokat tervezni és optimalizálni.
• API-k használata multimodális MI platformokon, mint például a GPT-4, Gemini és DeepSeek-Vision.
• Több tartalomformátumot integráló MI-alapú munkafolyamatokat kifejleszteni.