Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks Počítačový Kurz
Multimodal AI integruje více typů dat, jako je text, obrázky a zvuk, aby vylepšil modely a aplikace strojového učení.
Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé vývojáře umělé inteligence, inženýry strojového učení a výzkumníky, kteří chtějí vytvářet vlastní multimodální modely umělé inteligence pomocí rámců s otevřeným zdrojovým kódem.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy multimodálního učení a fúze dat.
- Implementujte multimodální modely pomocí DeepSeek, OpenAI, Hugging Face a PyTorch.
- Optimalizujte a vylaďte modely pro integraci textu, obrázků a zvuku.
- Nasaďte multimodální modely umělé inteligence v aplikacích v reálném světě.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuze.
- Spousta cvičení a cvičení.
- Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.
Návrh Školení
Úvod do Multimodal AI
- Přehled multimodální umělé inteligence a aplikací v reálném světě
- Výzvy při integraci textových, obrazových a zvukových dat
- Nejmodernější výzkum a pokroky
Zpracování dat a Feature Engineering
- Zpracování textových, obrazových a zvukových datových sad
- Techniky předběžného zpracování pro multimodální učení
- Strategie extrakce rysů a fúze dat
Vytváření multimodálních modelů pomocí PyTorch a Hugging Face
- Úvod do PyTorch pro multimodální učení
- Použití Hugging Face transformátorů pro NLP a úkoly vidění
- Kombinace různých modalit v jednotném modelu AI
Implementace fúze řeči, vidění a textu
- Integrace OpenAI Whisper pro rozpoznávání řeči
- Použití DeepSeek-Vision pro zpracování obrazu
- Techniky fúze pro crossmodální učení
Modely školení a optimalizace Multimodal AI
- Modelové tréninkové strategie pro multimodální AI
- Optimalizační techniky a ladění hyperparametrů
- Řešení zkreslení a zlepšení zobecnění modelu
Nasazení Multimodal AI v aplikacích Real-World
- Export modelů pro produkční použití
- Nasazení modelů AI na cloudových platformách
- Monitorování výkonu a údržba modelu
Pokročilá témata a budoucí trendy
- Učení s nulovým a několika záběry v multimodální umělé inteligenci
- Etické ohledy a zodpovědný vývoj AI
- Nové trendy ve výzkumu multimodální umělé inteligence
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Silné porozumění konceptům strojového učení a hlubokého učení
- Zkušenosti s AI frameworky jako PyTorch nebo TensorFlow
- Znalost zpracování textových, obrazových a zvukových dat
Publikum
- Vývojáři AI
- Inženýři strojového učení
- Výzkumníci
Open Training Courses require 5+ participants.
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks Počítačový Kurz - Booking
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks Počítačový Kurz - Enquiry
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé návrháře UI/UX, produktové manažery a výzkumníky AI, kteří chtějí zlepšit uživatelské zkušenosti prostřednictvím multimodálních rozhraní poháněných umělou inteligencí.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy multimodální umělé inteligence a její dopad na interakci člověka s počítačem.
- Navrhněte a vytvořte prototyp multimodálních rozhraní pomocí vstupních metod řízených umělou inteligencí.
- Implementujte technologie rozpoznávání řeči, ovládání gesty a sledování očí.
- Zhodnotit efektivitu a použitelnost multimodálních systémů.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé vývojáře AI, výzkumníky a multimediální inženýry, kteří chtějí budovat agenty AI schopné porozumět a generovat multimodální obsah.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Vyvíjejte agenty AI, kteří zpracovávají a integrují textová, obrazová a řečová data.
- Implementujte multimodální modely, jako je GPT-4 Vision a Whisper ASR.
- Optimalizujte multimodální potrubí AI pro efektivitu a přesnost.
- Nasaďte multimodální agenty umělé inteligence v aplikacích v reálném světě.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé výzkumníky, vývojáře a datové vědce, kteří chtějí využít multimodální schopnosti DeepSeek pro crossmodální učení. , automatizace AI a pokročilé rozhodování.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Implementujte multimodální umělou inteligenci DeepSeek pro textové, obrazové a zvukové aplikace.
- Vyvíjejte řešení AI, která integrují více datových typů pro bohatší přehled.
- Optimalizujte a vylaďte DeepSeek modely pro crossmodální učení.
- Aplikujte multimodální techniky AI na případy použití v reálném světě.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé průmyslové inženýry, specialisty na automatizaci a vývojáře AI, kteří chtějí používat multimodální AI pro řízení kvality, prediktivní údržbu a robotiku v chytrých továrnách.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte roli multimodální umělé inteligence v průmyslové automatizaci.
- Integrujte data ze senzorů, rozpoznávání obrazu a monitorování v reálném čase pro chytré továrny.
- Implementujte prediktivní údržbu pomocí analýzy dat řízené umělou inteligencí.
- Použijte počítačové vidění pro detekci defektů a zajištění kvality.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé lingvisty, výzkumníky AI, vývojáře softwaru a obchodní profesionály, kteří chtějí využít multimodální AI pro překlady v reálném čase a porozumění jazyku.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy multimodální umělé inteligence pro zpracování jazyka.
- Použijte modely umělé inteligence ke zpracování a překladu řeči, textu a obrázků.
- Implementujte překlad v reálném čase pomocí rozhraní API a rámců využívajících umělou inteligenci.
- Integrujte překlad řízený umělou inteligencí do podnikových aplikací.
- Analyzujte etická hlediska při zpracování jazyka využívajícího umělou inteligenci.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé výzkumníky AI, datové vědce a inženýry strojového učení, kteří chtějí vytvořit inteligentní systémy, které dokážou zpracovat a interpretovat multimodální data.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy multimodální umělé inteligence a jejích aplikací.
- Implementujte techniky fúze dat pro kombinování různých typů dat.
- Vytvářejte a trénujte modely, které dokážou zpracovat vizuální, textové a sluchové informace.
- Vyhodnoťte výkon multimodálních systémů umělé inteligence.
- Řešit problémy etiky a ochrany soukromí související s multimodálními údaji.
Multimodal AI for Content Creation
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé tvůrce obsahu, digitální umělce a mediální profesionály, kteří se chtějí naučit, jak lze multimodální umělou inteligenci aplikovat na různé formy tvorby obsahu.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Použijte nástroje AI ke zlepšení produkce hudby a videa.
- Vytvářejte jedinečné vizuální umění a návrhy pomocí AI.
- Vytvářejte interaktivní multimediální zážitky.
- Pochopte dopad AI na kreativní průmysly.
Multimodal AI for Finance
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé finanční profesionály, datové analytiky, manažery rizik a inženýry AI, kteří chtějí využít multimodální AI pro analýzu rizik a odhalování podvodů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte, jak se multimodální AI používá při řízení finančních rizik.
- Analyzujte strukturovaná a nestrukturovaná finanční data za účelem odhalování podvodů.
- Implementujte modely umělé inteligence k identifikaci anomálií a podezřelých aktivit.
- Využijte NLP a počítačové vidění pro analýzu finančních dokumentů.
- Nasaďte modely detekce podvodů řízené umělou inteligencí v reálných finančních systémech.
Multimodal AI for Healthcare
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé zdravotnické odborníky, lékařské výzkumníky a vývojáře AI, kteří chtějí aplikovat multimodální AI v lékařské diagnostice a zdravotnických aplikacích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte roli multimodální umělé inteligence v moderní zdravotní péči.
- Integrujte strukturovaná a nestrukturovaná lékařská data pro diagnostiku řízenou umělou inteligencí.
- Použijte techniky AI k analýze lékařských snímků a elektronických zdravotních záznamů.
- Vyvinout prediktivní modely pro diagnostiku onemocnění a doporučení léčby.
- Implementujte zpracování řeči a přirozeného jazyka (NLP) pro lékařský přepis a interakci s pacientem.
Multimodal AI in Robotics
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé robotické inženýry a výzkumníky AI, kteří chtějí využít multimodální AI k integraci různých senzorických dat k vytvoření autonomnějších a výkonnějších robotů, kteří vidí a slyší. a dotkněte se.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Implementujte multimodální snímání v robotických systémech.
- Vyvíjejte algoritmy umělé inteligence pro fúzi senzorů a rozhodování.
- Vytvářejte roboty, kteří mohou provádět složité úkoly v dynamických prostředích.
- Řešte problémy při zpracování a ovládání dat v reálném čase.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé návrháře produktů, softwarové inženýry a profesionály zákaznické podpory, kteří chtějí vylepšit virtuální asistenty pomocí multimodální umělé inteligence.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte, jak multimodální AI vylepšuje virtuální asistenty.
- Integrujte zpracování řeči, textu a obrazu do asistentů s umělou inteligencí.
- Vytvářejte interaktivní konverzační agenty s hlasovými a vizuálními schopnostmi.
- Využijte rozhraní API pro rozpoznávání řeči, NLP a počítačové vidění.
- Implementujte automatizaci řízenou umělou inteligencí pro zákaznickou podporu a interakci s uživatelem.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé designéry UX/UI a front-end vývojáře, kteří chtějí využít multimodální AI k navrhování a implementaci uživatelských rozhraní, která dokážou porozumět a zpracovat různé formy. vstupu.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Navrhněte multimodální rozhraní, která zlepšují zapojení uživatelů.
- Integrujte hlasové a vizuální rozpoznávání do webových a mobilních aplikací.
- Využijte multimodální data k vytvoření adaptivních a citlivých uživatelských rozhraní.
- Pochopte etické aspekty shromažďování a zpracování uživatelských dat.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály v oblasti umělé inteligence, kteří chtějí zlepšit své rychlé inženýrské dovednosti pro multimodální aplikace umělé inteligence.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy multimodální umělé inteligence a jejích aplikací.
- Navrhněte a optimalizujte výzvy pro generování textu, obrázků, zvuku a videa.
- Využijte rozhraní API pro multimodální platformy umělé inteligence, jako jsou GPT-4, Gemini a DeepSeek-Vision.
- Vyvíjejte pracovní postupy řízené umělou inteligencí, které integrují více formátů obsahu.