Vytváření vlastních vícemodálních umělých inteligencí pomocí otevřených zdrojových rámci Počítačový Kurz
Multimodální umělá inteligence integruje více datových typů, jako jsou texty, obrázky a zvuk, aby přiměřeně posílila modely strojového učení a aplikace.
Toto instruktážní, živé školení (online nebo na místě) je určeno pokročilým vývojářům AI, inženýrům strojového učení a badatelům, kteří chtějí vytvářet vlastní multimodální modely AI pomocí otevřených zdrojových rámců.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět základům multimodálního učení a fúze dat.
- Implementovat multimodální modely pomocí DeepSeek, OpenAI, Hugging Face a PyTorchu.
- Optimalizovat a vylepšit modely pro integraci textů, obrázků a zvuků.
- Nasazovat multimodální AI modely ve skutečných aplikacích.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro požadavek na individuální školení pro tento kurz, kontaktujte nás pro dohodu.
Návrh Školení
Úvod do vícemodalního umělého rozumění (AI)
- Přehled vícemodalní AI a skutečné aplikace
- Výzvy spojené s integrací textových, obrázkových a zvukových dat
- Současná výzkumná práce a pokroky
Zpracování dat a inženýrství funkcí
- Práce s textovými, obrázkovými a zvukovými daty
- Předzpracovávací techniky pro vícemodalní učení
- Extrahování funkcí a strategie fúze dat
Vytváření vícemodalních modelů s PyTorchem a Hugging Face
- Úvod do PyTorchu pro vícemodalní učení
- Použití Transformers z Hugging Face pro úlohy NLP a vizuálních dat
- Kombinování různých modalit v integrovaném AI modelu
Implementace fúze řeči, vidění a textu
- Integrace OpenAI Whisper pro rozpoznávání řeči
- Použití DeepSeek-Vision pro zpracování obrázků
- Techniky fúze pro vícemodalní učení
Trénink a optimalizace vícemodalních AI modelů
- Strategie tréninku modelů pro vícemodalní AI
- Optimalizační techniky a nástrahy hyperparametrů
- Řešení předpisovosti a zlepšování generalizace modelu
Nasazování vícemodalních AI v reálných aplikacích
- Export modelů pro produkční použití
- Nasazování AI modelů na cloudových platformách
- Sledování výkonu a údržba modelu
Pokročilé témata a budoucí trendy
- Nulu-střelné a málo-střelné učení v vícemodalní AI
- Etnické aspekty a zodpovědný vývoj AI
- Vznikající trendy v prohlubujícím se výzkumu vícemodalní AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Silný pochopení konceptů strojového učení a hlubokého učení
- Zkušenosti s AI frameworky jako je PyTorch nebo TensorFlow
- Znalost zpracování textových, obrázkových a zvukových dat
Cílová skupina
- Vývojáři AI
- Inženýri strojového učení
- Vědečtí pracovníci
Open Training Courses require 5+ participants.
Vytváření vlastních vícemodálních umělých inteligencí pomocí otevřených zdrojových rámci Počítačový Kurz - Booking
Vytváření vlastních vícemodálních umělých inteligencí pomocí otevřených zdrojových rámci Počítačový Kurz - Enquiry
Vytváření vlastních vícemodálních umělých inteligencí pomocí otevřených zdrojových rámci - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Spuštění lidského-AI spolupráce s vícejednotkovými rozhraními
14 hodinyTento vedený instruktorem, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečníky až středně pokročilé UI/UX návrháře, manažeře produktů a AI výzkumníky, kteří chtějí zlepšit uživatelské zkušenosti prostřednictvím vícekanálových AI podporovaných rozhraní.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit základy vícekanálové AI a její dopad na interakce človek-čip.
- Návrh a prototypování vícekanálových rozhraní pomocí AI řízených metod vstupu.
- Implementovat technologie rozpoznávání řeči, gesta ovládání a sledování pohledu.
- Hodnotit efektivitu a uživatelskou přívětivost vícekanálových systémů.
Multimodální pracovní postupy LLM v Vertex AI
14 hodinyVertex AI poskytuje výkonné nástroje pro vytváření vícemódových pracovních postupů LLM, které integrují textová, zvuková a obrazová data do jedné cesty. S podporou dlouhého kontextového okna a parametry Gemini API umožňuje pokročilé aplikace v plánování, uvažování a křížovém módovém rozumění.
Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na průměrné a pokročilé praktiky, které se chtějí navrhnout, sestavit a optimalizovat vícemódové pracovní postupy AI v Vertex AI.
Konce školení budou účastníci schopni:
- Využít Gemini modely pro vícemódové vstupy a výstupy.
- Implementovat pracovní postupy s dlouhým kontextem pro komplexní uvažování.
- Navrhovat cesty, které integrují analýzu textu, zvuku a obrazu.
- Optimalizovat parametry Gemini API pro výkon a nákladovou efektivitu.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické laboratoře s vícemódovými pracovními postupy.
- Projektové cvičení pro aplikované vícemódové případy použití.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás k domluvě.
Multi-Modalní AI Agenti: Integrace Textu, Obrázků a Hlasu
21 hodinyTento instruktážní, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé AI vývojáře, výzkumníky a inženýry multimediálních systémů, kteří chtějí vyvíjet AI agenty schopné porozumět a generovat obsah s více modality.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vytvářet AI agenty, které zpracovávají a integrují textová, obrázková a hlasová data.
- Implementovat více-modalní modely jako je GPT-4 Vision a Whisper ASR.
- Optimalizovat více-modalní AI potrubí pro efektivitu a přesnost.
- Nasazovat více-modalní AI agenty v reálných aplikacích.
Multimodální AI s DeepSeek: Integrace Textu, Obrazů a Zvuku
14 hodinyTento vedený instruktorem živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé AI výzkumníky, vývojáře a analytiky dat, kteří chtějí využít vícemodální schopnosti DeepSeeku pro přechodovou učení, automatizaci AI a pokročilé rozhodování.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci moci:
- Implementovat vícemodální AI DeepSeeku pro aplikace s textem, obrázky a zvuky.
- Vytvářet AI řešení integrující více datových typů pro bohatší výsledky.
- Optimalizovat a posouzené navrátit modely DeepSeeku pro přechodové učení.
- Používat vícemodální AI techniky na skutečná použití v průmyslu.
AI s vícefóliovým vstupem pro průmyslovou automatizaci a výrobu
21 hodinyTento instruktorův kurz (živé školení) v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilých a pokročilých průmyslových inženýrů, specialistů v oblasti automatizace a vývojářů AI, kteří chtějí aplikovat vícemodalní AI pro kontrolu jakosti, prediktivní údržbu a robotiku ve smart fabrikách.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět roli vícemodalního AI v průmyslové automatizaci.
- Integrace dat z senzorů, rozpoznávání obrázků a časového sledování pro smart fabriky.
- Implementovat prediktivní údržbu pomocí AI-založené analýzy dat.
- Použít počítačové zpracování obrazu pro detekci vady a kontrolu jakosti.
Multimodální AI pro Věcného Překladu
14 hodinyTento instruktorově řízený, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středním rovinu lingvisty, AI výzkumníky, software vývojáře a profesionály z oblasti podnikání, kteří chtějí využít multimodální AI pro skrzečasovou překlad a porozumění jazykům.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům multimodální AI pro jazykové zpracování.
- Používat AI modely k zpracování a překladu řeči, textu a obrázku.
- Implementovat skrzečasový překlad pomocí API a rámci založených na AI.
- Integrace AI podporovaného překladu do firemních aplikací.
- Analýza etických aspektů v jazykovém zpracování podpořeném AI.
Multimodalní AI: Integrace Cenzů pro Inteligentní systémy
21 hodinyTento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé AI výzkumníky, datové vědce a inženýry strojového učení, kteří chtějí vytvářet inteligentní systémy schopné zpracovávat a interpretovat vícefázová data.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci moci:
- Porozumět principům vícefázové AI a jejím aplikacím.
- Implementovat techniky fúze dat pro kombinaci různých typů dat.
- Vytvářet a trénovat modely, které mohou zpracovávat vizuální, textovou a zvukovou informaci.
- Hodnocení výkonu vícefázových systémů AI.
- Řešit etické a ochranné otázky spojené s vícefázovými daty.
Multimodální AI pro Vytváření Obsahu
21 hodinyTento školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé tvůrce obsahu, digitální umělce a profesionály z médií, kteří chtějí se naučit, jak lze multimodální umělá inteligence (AI) uplatnit v různých formách tvorby obsahu.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:
- Použít AI nástroje pro zlepšení produkce hudby a videa.
- Generovat jedinečné vizuální umění a dizajny pomocí AI.
- Vytvářet interaktivní multimediální zkušenosti.
- Porozumět dopadu AI na kreativní průmysly.
Multimodal AI pro Finance
14 hodinyTento instruktor-em řízený živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé finanční profesionály, analytiky dat, manažeře rizik a inženýry AI, kteří chtějí využít multimodální AI pro analýzu rizik a detekci podvratu.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět, jak multimodální AI je využívána v manažerské finančním riziku.
- Analýzu strukturovaných a nestrukturovaných finančních dat pro detekci podvratu.
- Implementovat AI modely k identifikaci anomálií a podezřelé činnosti.
- Využít NLP a počítačový zrak pro analýzu finančních dokumentů.
- Nasadit AI podporované modely detekce podvratu v reálném světě finančních systémech.
Multimodalní AI pro Zdravotnictví
21 hodinyTento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví, lékařských výzkumníků a vývojářů AI, kteří chtějí aplikovat vícemodalní AI ve lékařském diagnostikování a zdravotnických aplikacích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět roli vícemodalní AI v moderním zdravotnictví.
- Integrace strukturovaných a nestrukturovaných lékařských dat pro AI podporované diagnostiky.
- Použití technik AI k analýze lékařských obrázků a elektronických zdravotních záznamů.
- Vytvoření prediktivních modelů pro diagnózu onemocnění a doporučení léčby.
- Implementace řeči a přírodního jazykového zpracování (NLP) pro lékařskou transkripci a interakci s pacienty.
Multimodal AI v Robotics
21 hodinyTento instruktorův vedený živý kurz na místě nebo online je určen pro pokročilé robotické inženýry a AI badatele, kteří chtějí využít Multimodální AI pro integraci různých sensorických dat s cílem vytvořit více autonomní a efektivní roboty, které mohou vidět, slyšet a dotýkat se.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Implementovat multimodální senzoriku v robotických systémech.
- Vytvářet AI algoritmy pro fúzi senzorů a rozhodování.
- Vytvořit roboty, které mohou v dynamickém prostředí provádět komplexní úkoly.
- Řešit výzvy při zpracování dat a aktuálním řízení v reálném čase.
Umělá inteligenční multimodální systémy pro moudré asistenty a virtuální agenty
14 hodinyTento instruktorův vedený, živý školení na místě České republice (online nebo přítomností) je určen pro začínající a středně zkušené produktové návrháře, softwarové inženýry a odborníky na zákaznickou podporu, kteří chtějí zdokonalit virtuální asistenty pomocí multimodální AI.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět, jak multimodální AI zdokonaluje virtuální asistence.
- Integrovat zpracování řeči, textu a obrázků do AI-empowerovaných asistentů.
- Vytvářet interaktivní konverzační agenty s kapacitami hlasu a zraku.
- Využívat API pro rozpoznávání řeči, NLP a počítačový zřenectví.
- Implementovat AI-empowerovanou automatizaci pro podporu zákazníků a interakce s uživateli.
Vícesmaticí AI pro Vylepšené Uživatelské Zkušenosti
21 hodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místním místě) je určen pro středně pokročilé UX/UI návrháře a front-end vývojáře, kteří chtějí využít multimodální umělou inteligenci (AI) ke navrhování a implementaci uživatelských rozhraní, která porozumí a zpracovávají různé formy vstupu.
Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Návrh multimodálních rozhraní, které zlepšují angažovanost uživatelů.
- Integrace hlasové a vizuální detekce do webových a mobilních aplikací.
- Využití multimodálních dat k vytvoření adaptabilních a reagovalných uživatelských rozhraní (UI).
- Pochopení etických aspektů sběru a zpracování uživatelských dat.
Inženýrství dotazů pro vícejednotkovou umělou inteligenci
14 hodinyTento instruktorův přímý živý kurz v České republice (online nebo na místním místě) je určen pro pokročilé odborníky v oblasti umělé inteligence, kteří chtějí rozšířit své dovednosti v inženýrství promptů pro multimodální aplikace AI.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům multimodální umělé inteligence a jejím aplikacím.
- Navrhovat a optimalizovat prompty pro generování textu, obrázků, audio a videa.
- Využívat API pro multimodální AI platformy jako je GPT-4, Gemini a DeepSeek-Vision.
- Vytvářet AI-založené pracovní postupy integrující více formátů obsahu.