Szkolenia Multimodal AI w warminsko-mazurskie

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać multimodalne możliwości DeepSeek do uczenia się międzymodalnego, automatyzacji sztucznej inteligencji i zaawansowanego podejmowania decyzji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć multimodalną sztuczną inteligencję DeepSeek dla aplikacji tekstowych, graficznych i dźwiękowych.
• Opracowywać rozwiązania AI, które integrują wiele typów danych w celu uzyskania bogatszego wglądu.
• Optymalizować i dostrajać modele DeepSeek do uczenia multimodalnego.
• Zastosuj multimodalne techniki sztucznej inteligencji w rzeczywistych przypadkach użycia w branży.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów AI, badaczy i inżynierów multimedialnych, którzy chcą budować agentów AI zdolnych do rozumienia i generowania treści multimodalnych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Rozwijać agentów AI, którzy przetwarzają i integrują dane tekstowe, obrazowe i mowy.
• Wdrażać modele multimodalne, takie jak GPT-4 Vision i Whisper ASR.
• Optymalizować multimodalne potoki sztucznej inteligencji pod kątem wydajności i dokładności.
• Wdrażanie multimodalnych agentów AI w rzeczywistych aplikacjach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów AI, którzy chcą poprawić swoje umiejętności inżynieryjne w zakresie multimodalnych aplikacji AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy multimodalnej sztucznej inteligencji i jej zastosowań.
• Projektować i optymalizować podpowiedzi do generowania tekstu, obrazu, dźwięku i wideo.
• Korzystać z interfejsów API dla multimodalnych platform sztucznej inteligencji, takich jak GPT-4, Gemini i DeepSeek -Vision.
• Opracowywanie przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji, integrujących wiele formatów treści.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy, którzy chcą budować niestandardowe multimodalne modele AI przy użyciu frameworków open source.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy multimodalnego uczenia się i fuzji danych.
• Wdrożyć modele multimodalne przy użyciu DeepSeek, OpenAI, Hugging Face i Py Torch.
• Optymalizacja i dostrajanie modeli pod kątem integracji tekstu, obrazu i dźwięku.
• Wdrażanie multimodalnych modeli sztucznej inteligencji w rzeczywistych aplikacjach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych, specjalistów automatyki i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję do kontroli jakości, konserwacji predykcyjnej i robotyki w inteligentnych fabrykach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji w automatyce przemysłowej.
• Zintegrować dane z czujników, rozpoznawanie obrazów i monitorowanie w czasie rzeczywistym dla inteligentnych fabryk.
• Wdrożyć konserwację predykcyjną przy użyciu analizy danych opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować wizję komputerową do wykrywania defektów i zapewniania jakości.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych lingwistów, badaczy sztucznej inteligencji, programistów i specjalistów biznesowych, którzy chcą wykorzystać multimodalną sztuczną inteligencję do tłumaczenia w czasie rzeczywistym i zrozumienia języka.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy multimodalnej sztucznej inteligencji do przetwarzania języka.
• Wykorzystywać modele AI do przetwarzania i tłumaczenia mowy, tekstu i obrazów.
• Wdrożyć tłumaczenie w czasie rzeczywistym przy użyciu interfejsów API i frameworków opartych na sztucznej inteligencji.
• Zintegruj tłumaczenie oparte na sztucznej inteligencji z aplikacjami biznesowymi.
• Analizować kwestie etyczne w przetwarzaniu językowym opartym na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych projektantów produktów, inżynierów oprogramowania i specjalistów ds. obsługi klienta, którzy chcą ulepszyć wirtualnych asystentów za pomocą multimodalnej sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć, w jaki sposób multimodalna sztuczna inteligencja ulepsza wirtualnych asystentów.
• Zintegrować przetwarzanie mowy, tekstu i obrazu w asystentach opartych na sztucznej inteligencji.
• Tworzyć interaktywnych agentów konwersacyjnych z funkcjami głosowymi i wizyjnymi.
• Wykorzystanie interfejsów API do rozpoznawania mowy, NLP i wizji komputerowej.
• Wdrażanie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji do obsługi klienta i interakcji z użytkownikami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia, badaczy medycznych i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję w diagnostyce medycznej i aplikacjach opieki zdrowotnej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji we współczesnej opiece zdrowotnej.
• Zintegrować ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane medyczne do diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznej dokumentacji medycznej.
• Opracowanie modeli predykcyjnych do diagnozowania chorób i zaleceń dotyczących leczenia.
• Wdrożenie przetwarzania mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów finansowych, analityków danych, menedżerów ryzyka i inżynierów AI, którzy chcą wykorzystać multimodalną sztuczną inteligencję do analizy ryzyka i wykrywania oszustw.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć, w jaki sposób multimodalna sztuczna inteligencja jest stosowana w zarządzaniu ryzykiem finansowym.
• Analizować ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane finansowe w celu wykrywania oszustw.
• Wdrażać modele AI w celu identyfikacji anomalii i podejrzanych działań.
• Wykorzystanie NLP i wizji komputerowej do analizy dokumentów finansowych.
• Wdrażanie modeli wykrywania oszustw opartych na sztucznej inteligencji w rzeczywistych systemach finansowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w warminsko-mazurskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych projektantów UI/UX, menedżerów produktu i badaczy AI, którzy chcą poprawić wrażenia użytkowników dzięki multimodalnym interfejsom opartym na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy multimodalnej sztucznej inteligencji i jej wpływ na interakcję człowiek-komputer.
• Projektować i prototypować multimodalne interfejsy przy użyciu metod wprowadzania danych opartych na sztucznej inteligencji.
• Wdrażać technologie rozpoznawania mowy, sterowania gestami i śledzenia wzroku.
• Oceniać skuteczność i użyteczność systemów multimodalnych.

This instructor-led, live training in warminsko-mazurskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level content creators, digital artists and media professionals who wish to learn how multimodal AI can be applied to various forms of content creation.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use AI tools to enhance music and video production.
• Generate unique visual art and designs with AI.
• Create interactive multimedia experiences.
• Understand the impact of AI on the creative industries.

This instructor-led, live training in warminsko-mazurskie (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers and AI researchers who wish to utilize Multimodal AI for integrating various sensory data to create more autonomous and efficient robots that can see, hear, and touch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement multimodal sensing in robotic systems.
• Develop AI algorithms for sensor fusion and decision-making.
• Create robots that can perform complex tasks in dynamic environments.
• Address challenges in real-time data processing and actuation.

This instructor-led, live training in warminsko-mazurskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level UX/UI designers and front-end developers who wish to utilize Multimodal AI to design and implement user interfaces that can understand and process various forms of input.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design multimodal interfaces that improve user engagement.
• Integrate voice and visual recognition into web and mobile applications.
• Utilize multimodal data to create adaptive and responsive UIs.
• Understand the ethical considerations of user data collection and processing.

This instructor-led, live training in warminsko-mazurskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI researchers, data scientists, and machine learning engineers who wish to create intelligent systems that can process and interpret multimodal data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the principles of multimodal AI and its applications.
• Implement data fusion techniques to combine different types of data.
• Build and train models that can process visual, textual, and auditory information.
• Evaluate the performance of multimodal AI systems.
• Address ethical and privacy concerns related to multimodal data.