Multimodális MI oktatás Bács-Kiskun

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI kutatóknak, fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek multimodális képességeit a keresztezett modális tanulás, AI automatizálás és fejlett döntéshozatal területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megvalósítani a DeepSeek multimodális AI-ját szöveg, kép és hang alkalmazásokhoz.
• AI megoldások fejlesztése, amelyek többféle adattípust integrálnak gazdagabb betekintések érdekében.
• A DeepSeek modellek optimalizálása és finomhangolása keresztezett modális tanuláshoz.
• Multimodális AI technikák alkalmazása valós ipari használati esetekben.

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

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 platformokhoz, mint például a GPT-4, Gemini és DeepSeek-Vision.
• Több tartalomformátumot integráló MI-alapú munkafolyamatokat kifejleszteni.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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, élőben zajló képzés Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű UX/UI tervezőknek és front-end fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a Multimodális MI-t olyan felhasználói felületek tervezéséhez és megvalósításához, amelyek képesek megérteni és feldolgozni különböző bemeneti formákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Multimodális felületeket tervezni, amelyek fokozzák a felhasználói részvételt.
• Hang- és képfelismerést integrálni webes és mobil alkalmazásokba.
• Multimodális adatok felhasználásával adaptív és reszponzív felhasználói felületeket létrehozni.
• Megérteni a felhasználói adatok gyűjtésének és feldolgozásának etikai szempontjait.

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