Multimodalna sztuczna inteligencja w automatyce przemysłowej i produkcji - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy, którzy chcą budować niestandardowe wielomodalne modele AI przy użyciu otwartych frameworków.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy uczenia wielomodalnego i fuzji danych.
• Implementować modele wielomodalne z wykorzystaniem DeepSeek, OpenAI, Hugging Face i PyTorch.
• Optymalizować i dostosowywać modele do integracji tekstu, obrazów i dźwięku.
• Wdrażać wielomodalne modele AI w rzeczywistych aplikacjach.

To 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.

Vertex AI oferuje potężne narzędzia do budowania wielomodalnych przepływów pracy LLM, które integrują dane tekstowe, dźwiękowe i obrazowe w jednym potoku. Dzięki obsłudze długich okien kontekstowych i parametrom API Gemini umożliwia zaawansowane zastosowania w planowaniu, rozumowaniu i inteligencji wielomodalnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, budować i optymalizować wielomodalne przepływy pracy AI w Vertex AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać modele Gemini do wielomodalnych danych wejściowych i wyjściowych.
• Implementować przepływy pracy z długim kontekstem dla złożonego rozumowania.
• Projektować potoki integrujące analizę tekstu, dźwięku i obrazu.
• Optymalizować parametry API Gemini pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z wielomodalnymi przepływami pracy.
• Ćwiczenia oparte na projektach dla zastosowań wielomodalnych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów AI na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, badaczy oraz inżynierów multimediów, którzy chcą budować agenty AI zdolne do rozumienia i generowania wielomodalnych treści.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć agenty AI przetwarzające i integrujące dane tekstowe, obrazowe i dźwiękowe.
• Implementować wielomodalne modele, takie jak GPT-4 Vision i Whisper ASR.
• Optymalizować potoki wielomodalnego AI pod kątem wydajności i dokładności.
• Wdrażać wielomodalne agenty AI w rzeczywistych zastosowaniach.

Ten 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do lingwistów, badaczy AI, programistów i profesjonalistów biznesowych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać wielomodalną sztuczną inteligencję do tłumaczeń w czasie rzeczywistym i zrozumienia języka.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy wielomodalnej sztucznej inteligencji w przetwarzaniu języka.
• Wykorzystywać modele AI do przetwarzania i tłumaczenia mowy, tekstu i obrazów.
• Wdrażać tłumaczenia w czasie rzeczywistym przy użyciu API i frameworków opartych na AI.
• Integrować tłumaczenia oparte na AI z aplikacjami biznesowymi.
• Analizować kwestie etyczne w przetwarzaniu języka z wykorzystaniem AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do badaczy AI, naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów uczenia maszynowego na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć inteligentne systemy zdolne do przetwarzania i interpretacji danych multimodalnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady multimodalnego AI i jego zastosowania.
• Wdrożyć techniki fuzji danych do łączenia różnych typów danych.
• Budować i trenować modele zdolne do przetwarzania informacji wizualnych, tekstowych i dźwiękowych.
• Oceniać wydajność systemów multimodalnego AI.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i związane z prywatnością dotyczące danych multimodalnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do twórców treści, artystów cyfrowych i profesjonalistów mediów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą dowiedzieć się, jak multimodalna AI może być stosowana w różnych formach tworzenia treści.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać narzędzia AI do ulepszania produkcji muzyki i wideo.
• Generować unikalną sztukę wizualną i projekty z pomocą AI.
• Tworzyć interaktywne doświadczenia multimedialne.
• Zrozumieć wpływ AI na branże kreatywne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do finansistów, analityków danych, menedżerów ryzyka i inżynierów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać multimodalne AI do analizy ryzyka i wykrywania oszustw.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak multimodalne AI jest stosowane 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 i przetwarzanie obrazów do analizy dokumentów finansowych.
• Wdrażać modele wykrywania oszustw oparte na AI w rzeczywistych systemach finansowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do pracowników sektora zdrowia na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, badaczy medycznych oraz programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalne AI w diagnostyce medycznej i aplikacjach zdrowotnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę multimodalnego AI we współczesnej opiece zdrowotnej.
• Integrować strukturalne i niestrukturalne dane medyczne do diagnostyki opartej na AI.
• Stosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznych kart zdrowia.
• Tworzyć modele predykcyjne do diagnozowania chorób i rekomendacji leczenia.
• Wdrażać przetwarzanie mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznych i interakcji z pacjentami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki i badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Multimodalną AI do integracji różnych danych sensorycznych w celu tworzenia bardziej autonomicznych i wydajnych robotów, które mogą widzieć, słyszeć i dotykać.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć multimodalne sensory w systemach robotycznych.
• Opracować algorytmy AI do fuzji sensorów i podejmowania decyzji.
• Tworzyć roboty, które mogą wykonywać złożone zadania w dynamicznych środowiskach.
• Rozwiązywać problemy związane z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym i sterowaniem.

To 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.

To 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.

Szkolenie 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.