Budowanie niestandardowych multimodalnych modeli AI z otwartymi ramami - Plan Szkolenia
Inteligencja sztuczna multimodalna integruje różne typy danych, takie jak tekst, obrazki i dźwięki, aby poprawić modele i aplikacje uczenia maszynowego.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy, którzy chcą tworzyć niestandardowe modele multimodalne AI z użyciem otwartych ram.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy uczenia multimodalnego i fuzji danych.
- Wdrożyć modele multimodalne z użyciem DeepSeek, OpenAI, Hugging Face i PyTorch.
- Optymalizować i dopracowywać modele do integracji tekstu, obrazów i dźwięków.
- Wdrażać modele multimodalne AI w realnych aplikacjach.
Format szkolenia
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrożenie w środowisku laboryjnym w trybie na żywo.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do wielomodalnego AI
- Przegląd wielomodalnego AI i zastosowań w świecie rzeczywistym
- Wyzwania związane z integracją danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych
- Badania i postępy na najwyższym poziomie
Przetwarzanie danych i inżynieria cech
- Obsługa zbiorów danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych
- Techniki przetwarzania przeduczania dla uczenia wielomodalnego
- Strategie ekstrakcji cech i fuzji danych
Budowanie wielomodalnych modeli z użyciem PyTorch i Hugging Face
- Wprowadzenie do PyTorch dla uczenia wielomodalnego
- Użycie transformatorów Hugging Face dla zadań NLP i wizyjnych
- Łączenie różnych modalności w zunifikowanym modelu AI
Wdrażanie fuzji mowy, wzroku i tekstu
- Integracja OpenAI Whisper dla rozpoznawania mowy
- Zastosowanie DeepSeek-Vision do przetwarzania obrazów
- Techniki fuzji dla uczenia wielomodalnego
Trenowanie i optymalizacja wielomodalnych modeli AI
- Strategie trenowania modeli dla wielomodalnego AI
- Techniki optymalizacji i dostrajanie hiperparametrów
- Zwalczanie uprzedzeń i poprawa uogólniania modeli
Wdrażanie wielomodalnego AI w zastosowaniach rzeczywistych
- Eksportowanie modeli do użycia w produkcji
- Wdrażanie modeli AI na platformach chmurowych
- Monitorowanie wydajności i konserwacja modeli
Zaawansowane tematy i przyszłe trendy
- Uczenie zero-shot i few-shot w wielomodalnym AI
- Zastosowania etyczne i odpowiedzialne rozwijanie AI
- Wschodzące trendy w badaniach nad wielomodalnym AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Silne zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się
- Doświadczenie w ramach AI takich jak PyTorch lub TensorFlow
- Znajomość przetwarzania danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych
Grupa docelowa
- Programiści AI
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Budowanie niestandardowych multimodalnych modeli AI z otwartymi ramami - Plan Szkolenia - Rezerwacja
Budowanie niestandardowych multimodalnych modeli AI z otwartymi ramami - Plan Szkolenia - Zapytanie
Budowanie niestandardowych multimodalnych modeli AI z otwartymi ramami - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Współpraca człowieka z AI za pomocą wielomodowych interfejsów
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych projektantów UI/UX, menedżerów produktów i badaczy sztucznej inteligencji, którzy chcą poprawiać doświadczenia użytkowników za pomocą interfejsów opartych na wielomodalnej sztucznej inteligencji.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy wielomodalnej sztucznej inteligencji i jej wpływ na interakcję człowiek-komputer.
- Projektować i tworzyć prototypy wielomodalnych interfejsów za pomocą metod wejścia napędzanych sztuczną inteligencją.
- Wdrażać technologie rozpoznawania mowy, kontroli gestami i śledzenia ruchu oczu.
- Ocenić skuteczność i użytkowość wielomodalnych systemów.
Przepływy Multimodalnych Modeli Językowych Dużej Skali w Vertex AI
14 godzinVertex AI dostarcza potężnych narzędzi do budowania wielomodowych przepływów pracy LLM, które integrują dane tekstowe, audio i obrazowe w jednym pipeline. Dzięki wsparciu długich okien kontekstu i parametrom API Gemini umożliwia zaawansowane aplikacje w planowaniu, rozumowaniu i inteligencji międzymodalnej.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla praktyków na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, zbudować i zoptymalizować wielomodowe przepływy pracy AI w Vertex AI.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wykorzystywać modele Gemini do wielomodowych wejść i wyjść.
- Wdrażać przepływy pracy o długim kontekście dla skomplikowanego rozumowania.
- Projektować pipeline, które integrują analizę tekstu, audio i obrazów.
- Optymalizować parametry API Gemini dla wydajności i efektywności kosztowej.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Laboratoria z przepływami pracy wielomodowymi.
- Ćwiczenia projektowe dla złożonych zastosowań wielomodowych.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 godzinTen szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do AI developerów, badaczy i inżynierów multimedialnych na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą tworzyć agenty AI zdolne do zrozumienia i generowania multi-modalnej zawartości.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Tworzyć agenty AI, które przetwarzają i integrują dane tekstowe, obrazkowe i mowy.
- Wdrażać multi-modalne modele takie jak GPT-4 Vision i Whisper ASR.
- Optymalizować multi-modalne wtyczki AI pod kątem efektywności i precyzji.
- Wdrażać multi-modalne agenty AI w rzeczywistych aplikacjach.
Multimodal AI z DeepSeek: Integrowanie tekstu, obrazów i dźwięku
14 godzinTen szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla badaczy, developerów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać wielomodalne możliwości DeepSeek do uczenia się międzymodalnego, automatyzacji AI i zaawansowanej decyzyjności.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wdrażać wielomodalne sztuczne inteligencje DeepSeek do aplikacji tekstowych, obrazowych i audio.
- Tworzyć rozwiązania AI, które integrują różne typy danych dla bogatszych wniosków.
- Optymalizować i dostrajać modele DeepSeek do uczenia się międzymodalnego.
- Zastosować techniki wielomodalnej sztucznej inteligencji do realnych przypadków z branży.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych, specjalistów automatyzacji i deweloperów AI na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zastosować multimodalne AI do kontroli jakości, prewencyjnego utrzymania i robotyki w inteligentnych fabrykach.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę multimodalnego AI w automatyzacji przemysłowej.
- Integrować dane z czujników, rozpoznawanie obrazów i monitorowanie w czasie rzeczywistym dla inteligentnych fabryk.
- Wdrażać prewencyjne utrzymanie przy użyciu analizy danych napędzanej AI.
- Stosować komputerowe widzenie do wykrywania defektów i zapewniania jakości.
Multimodal AI dla Tłumaczenia w Czasie Rzeczywistym
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do lingwistów poziomu średniozaawansowanego, badaczy sztucznej inteligencji, programistów oraz profesjonalistów biznesowych, którzy chcą wykorzystać multimodalną sztuczną inteligencję do tłumaczenia w czasie rzeczywistym i rozumienia języka.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy multimodalnej sztucznej inteligencji w przetwarzaniu języka.
- Używać modeli sztucznej inteligencji do przetwarzania i tłumaczenia mowy, tekstu oraz obrazów.
- Wdrażać tłumaczenie w czasie rzeczywistym za pomocą API i ram oparte o sztuczną inteligencję.
- Integrować tłumaczenie napędzane sztuczną inteligencją w aplikacje biznesowe.
- Analizować etyczne aspekty przetwarzania języka za pomocą sztucznej inteligencji.
Multimodal AI: Integracja zmysłów w inteligentnych systemach
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do badaczy AI, naukowców danych i inżynierów uczenia maszynowego na poziomie średnim, którzy chcą tworzyć inteligentne systemy, które mogą przetwarzać i interpretować multimodalne dane.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć zasady multimodalnego AI i jego zastosowania.
- Wdrożyć techniki fuzji danych w celu łączenia różnych rodzajów danych.
- Budować i trenować modele, które mogą przetwarzać informacje wizualne, tekstowe i dźwiękowe.
- Oceniać wydajność systemów multimodalnego AI.
- Zwalczać etyczne i prywatnościowe zagadnienia związane z multimodalnymi danymi.
Multimodal AI for Content Creation
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla twórców treści, artystów cyfrowych i profesjonalistów mediów na poziomie średnim, którzy chcą dowiedzieć się, jak sztuczna inteligencja multimodalna może być stosowana do różnych form tworzenia treści.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Używać narzędzi AI do poprawy produkcji muzyki i wideo.
- Generować unikalne sztukę wizualną i projekty za pomocą AI.
- Tworzyć interaktywne doświadczenia multimedialne.
- Rozumieć wpływ AI na przemysł twórczy.
Wielomodalna Sztuczna Inteligencja dla Finansów
14 godzinTen prowadzony przez instruktora, na żywo rozwinąć szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do poziomu średnio zaawansowanych specjalistów finansowych, analityków danych, menedżerów ryzyka i inżynierów AI, którzy chcą wykorzystać wielomodalną sztuczną inteligencję w celach analizy ryzyka i wykrywania oszustw.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, jak wielomodalna AI jest zastosowywana w zarządzaniu ryzykiem finansowym.
- Analizować strukturalne i niestrukturalne dane finansowe w celu wykrywania oszustw.
- Implementować modele AI do identyfikacji anomalii i podejrzanych działań.
- Wykorzystywać NLP (przetwarzanie języka naturalnego) i wizję komputerową do analizy dokumentów finansowych.
- Wdrażać modele wykrywania oszustw oparte na AI w rzeczywistych systemach finansowych.
Inteligencja Sztuczna Wielomodowa dla Opieki Zdrowotnej
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie online lub stacjonarnym w Polsce, jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych specjalistów medycznych, badaczy medycznych oraz deweloperów AI, którzy chcą zastosować multimodalne AI w diagnostyce medycznej i zastosowaniach opieki zdrowotnej.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę multimodalnego AI w nowoczesnej opiece zdrowotnej.
- Integrować strukturowane i nieskruturowane dane medyczne do diagnostyki napędzanej AI.
- Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznych rejestrów zdrowia.
- Rozwijać modele predykcyjne do diagnostyki chorób i rekomendacji leczenia.
- Wdrożyć przetwarzanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.
Multimodal AI w Robotyce
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów robotyki i badaczy sztucznej inteligencji, którzy chcą wykorzystać Multimodalną AI do integracji różnych danych sensorycznych w celu stworzenia bardziej autonomicznych i wydajnych robotów, które mogą widzieć, słyszeć i dotykać.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wdrożyć multimodalne czujniki w systemach robotycznych.
- Rozwoić algorytmy sztucznej inteligencji do fuzji danych z czujników i podejmowania decyzji.
- Stworzyć roboty zdolne do wykonywania skomplikowanych zadań w dynamicznych środowiskach.
- Zadbać o wyzwania związane z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym i sterowaniem.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do początkujących do średnio zaawansowanych projektantów produktów, inżynierów oprogramowania i pracowników wsparcia klienta, którzy chcą wzmocnić wirtualnych asystentów za pomocą multimodalnego AI.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, jak multimodalne AI wzbogaca wirtualne asystenty.
- Integrować przetwarzanie mowy, tekstu i obrazów w asystentach wspomaganych przez AI.
- Budować interaktywne agenty konwersacyjne z możliwościami głosowymi i wizualnymi.
- Wykorzystywać API do rozpoznawania mowy, NLP i komputerowego widzenia.
- Wdrażać automatyzację napędzaną AI dla obsługi klienta i interakcji z użytkownikami.
Multimodalna AI dla Wzmożonego Doświadczenia Użytkownika
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do projektantów UX/UI oraz programistów front-end na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Multimodal AI do projektowania i wdrażania interfejsów użytkownika, które mogą rozumieć i przetwarzać różne formy wejścia.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Projektować multimodalne interfejsy, które poprawiają zaangażowanie użytkowników.
- Integrować rozpoznawanie głosu i wzroku w aplikacjach webowych i mobilnych.
- Wykorzystywać multimodalne dane do tworzenia adaptacyjnych i responsywnych interfejsów.
- Rozumieć etyczne aspekty zbierania i przetwarzania danych użytkowników.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 godzinSzkolenie prowadzone przez instruktora w formie online lub stacjonarnej skierowane jest do zaawansowanych profesjonalistów AI, którzy chcą poprawić swoje umiejętności inżynierii promptów dla aplikacji multimodalnych AI.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy multimodalnego AI i jego zastosowania.
- Projektować i optymalizować prompty do generowania tekstu, obrazów, dźwięku i wideo.
- Używać API dla platform multimodalnych AI, takich jak GPT-4, Gemini i DeepSeek-Vision.
- Rozwojować workflowy napędzane przez AI, integrujące różne formaty treści.