Multimodal AI oktatás Bács-Kiskun

Ez a tanárvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 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 az oktatóvezetett, élő tanfolyam Bács-Kiskun (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.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Bács-Kiskun (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 oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 az oktatóvezetett élő képzés Bács-Kiskun-ban (online vagy helyszínen) azoknak a középszintű nyelvészeknek, AI-kutatóknak, szoftverfejlesztőnek és üzleti szakembereknek szól, akik a valós idejű fordítás és nyelvértelem céljából szeretnék kihasználni a multimodális AI-t.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI alapjait a nyelvfeldolgozáshoz.
• AI-modelleket használni beszéd, szöveg és képek feldolgozására és fordítására.
• Valós idejű fordítást valósítanak meg AI-alapú API-k és keretrendszerek használatával.
• Beépítik az AI-hajtott fordítást üzleti alkalmazásokba.
• Értékelnek etikai szempontokat az AI-hajtott nyelvfeldolgozásban.

Ez az oktató vezette, élő képzés Bács-Kiskun (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 a tanárvezetett, élő tanfolyam Bács-Kiskun (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.

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 oktatóvezetett, élő tanfolyam Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) a középszakmai pénzügyi szakembereknek, adatelemzőknek, kockázatkezelőnek és AI mérnököknek szól, akik a kockázatanalízis és a csalásfelderítés céljából akarnak multimodális AI-t használni.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik, hogyan alkalmazzák a multimodális AI-t a pénzügyi kockázatkezelésben.
• Analizálják a strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatokat csalásfelderítésre.
• Alkalmaznak AI-modelleket anomáliák és gyanús tevékenységek azonosítására.
• Használnak NLP-t és számítógépes látást pénzügyi dokumentumok elemzésére.
• Telepítik az AI-vezérelt csalásfelderítési modelleket valós pénzügyi rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam Bács-Kiskun (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.

Ez a tanárok által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 a szakértő vezette, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű robotikai mérnököknek és műszaki szakembereknek szólnak, akik a Multimodal AI-t szeretnék felhasználni különböző érzékelőadatok integrálására, hogy autonómabb és hatékonyabb robotokat hozzanak létre, amelyek látnak, hallanak és érzik.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Multimodal érzékelést implementálni robotikai rendszerekben.
• Érzékelőadatok fúziójához és döntéshozatalhoz szükséges AI algoritmusokat fejlesztik.
• Robotokat hoznak létre, amelyek képesek komplex feladatok elvégzésére dinamikus környezetben.
• Valós idejű adatfeldolgozási és aktuációs kihívásokat oldanak meg.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 a tanfolyam vezetett, élő tanfolyam Bács-Kiskun (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.