Prompt Engineering pro multimodální AI Počítačový Kurz

Vertex AI poskytuje pokročilé nástroje pro jemné nastavení velkých modelů a správu výzev, čímž umožňuje vývojářům a týmům s daty optimalizovat přesnost modelu, zjednodušit iterativní pracovní postupy a zajistit rigorní hodnocení pomocí vestavěných knihoven a služeb.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určena průměrným a pokročilým praktikům, kteří se chtějí vylepšit výkon a spolehlivost generativních AI aplikací pomocí dozorového jemného nastavení, správy verzí výzev a hodnocových služeb v Vertex AI.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít techniky dozorového jemného nastavení pro modely Gemini v Vertex AI.
• Implementovat pracovní postupy správy výzev, včetně verzování a testování.
• Využít hodnotící knihovny k mereni a optimalizaci výkonu AI.
• Nasadit a monitorovat zlepšené modely ve produkčních prostředích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické laboratoře s nástroji pro jemné nastavení a výzvy v Vertex AI.
• Případy optimalizace modelů na podnikové úrovni.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte k zajištění.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé AI vývojáře, inženýry strojového učení a výzkumce, kteří chtějí vytvářet vlastní multimodální AI modely pomocí open-source rámci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům multimodálního učení a fúze dat.
• Implementovat multimodální modely pomocí DeepSeek, OpenAI, Hugging Face a PyTorch.
• Optimalizovat a dokoncovat modely pro integraci textu, obrázků a zvuku.
• Nasazovat multimodální AI modely v reálných aplikacích.

Tento 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.

Vertex 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.

Tento 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.

Tento 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.

Tento 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.

Tento 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.

Tento 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.

Tento 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.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno finančním profesionálům, analytikům dat, manažerům rizik a inženýrům AI střední úrovně, kteří chtějí využít multimodální AI pro analýzu rizik a detekci podvodů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět, jak se multimodální AI používá v finančním posuzování rizik.
• Analyzovat strukturovaná a nestrukturovaná finanční data pro detekci podvodů.
• Implementovat AI modely k identifikaci odchylek a podezřelých činností.
• Využít NLP (naturální jazykový zpracování) a počítačové vidění pro analýzu finančních dokumentů.
• Nasadit AI modely pro detekci podvodů v reálných finančních systémech.

Tento 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.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým robotickým inženýrům a AI výzkumníkům, kteří chtějí využít multimodální AI pro integraci různých senzorových dat s cílem vytvořit více autonomní a efektivní robote, které dokážou vidět, slyšet a dotýkat se.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat multimodální senzorické systémy v robotice.
• Vytvářet AI algoritmy pro fúzi a rozhodování založené na senzorových datech.
• Tvorit robote, které dokážou provádět složité úkoly v dynamických prostředích.
• Řešit problémy související s reálným časem zpracování dat a pohybového ovládání.

Tento 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.

Tento 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.