Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents - Plan Szkolenia

Trening prowadzony przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy, którzy chcą budować niestandardowe wielomodalne modele AI za pomocą otwartych frameworków.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy uczenia wielomodalnego i fuzji danych.
• Wdrożyć wielomodalne modele za pomocą DeepSeek, OpenAI, Hugging Face i PyTorch.
• Optymalizować i dostrajać modele do integracji tekstu, obrazów i dźwięku.
• Wdrażać wielomodalne modele AI w rzeczywistych zastosowaniach.

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 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.

Ten 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.

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 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.

To 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.

To 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.

To 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.

To prowadzony przez instruktora kurs w trybie online lub stacjonarnym adresowany jest do specjalistów od finansów, analityków danych, menedżerów ryzyka i inżynierów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać multimodalne AI do analizy ryzyka i wykrywania oszustw.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak multimodalne AI jest stosowane w zarządzaniu ryzykiem finansowym.
• Analizować strukturowane i niestrukturowane dane finansowe w celu wykrywania oszustw.
• Wdrażać modele AI do identyfikowania anomalii i podejrzanych działań.
• Wykorzystywać NLP i komputerowe wizje do analizy dokumentów finansowych.
• Wdrażać modele wykrywania oszustw oparte na AI w rzeczywistych systemach finansowych.

To 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.

To 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.

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.