Multimodal AI oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-kutatóknak, adattudósoknak és gépi tanulással foglalkozó mérnököknek szól, akik intelligens rendszereket szeretnének létrehozni, amelyek képesek multimodális adatokat feldolgozni és értelmezni.

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.