Multimodální AI Školení v Brno

Toto školení pod vedením lektora v Brno (online nebo prezenčně) je určeno pro výzkumníky, vývojáře a datové vědce na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodálních funkcí DeepSeek k učení napříč různými typy dat, automatizaci procesů pomocí AI a rozhodování na základě komplexních informací.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat multimodální technologie DeepSeek do aplikací pracujících s textem, obrazem i zvukem.
• Vytvořit řešení využívající více typů dat pro hlubší analýzy a bohatší poznatky.
• Optimalizovat a dolaďovat modely DeepSeek tak, aby efektivně učily napříč různými modalitami.
• Aplikovat techniky multimodální AI na reálné průmyslové případy využití.

Tento praktický kurz vedený instruktorem v Brno (online či prezenčně) je určen vývojářům umělé inteligence, výzkumníkům a inženýrům multimédií na středně pokročilé a pokročilé úrovni, kteří si přejí vytvářet agenty schopné rozumět a generovat multimodální obsah.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vyvíjet agenty umělé inteligence, které zpracovávají a kombinují textová, obrazová i hlasová data.
• Implementovat multimodální modely jako GPT-4 Vision a Whisper ASR.
• Optimalizovat multimodální systémy umělé inteligence pro větší efektivitu a přesnost.
• Nasazovat multimodální agenty umělé inteligence do reálných aplikací.

Toto školení pod vedením lektora Brno (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé odborníky na umělou inteligenci, kteří si chtějí zdokonalit dovednosti v oblasti inženýrství promptů pro multimodální aplikace.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy multimodální umělé inteligence a její využití.
• Navrhovat a optimalizovat prompty pro generování textu, obrázků, zvuku i videa.
• Využívat API pro multimodální platformy AI jako GPT-4, Gemini a DeepSeek-Vision.
• Vyvíjet pracovní postupy řízené umělou inteligencí, které integrují různé formáty obsahu.

Toto živé školení pod vedením instruktora v <lokalitě> (online či na místě) je určeno pro pokročilé vývojáře AI, inženýry strojového učení a výzkumníky, kteří si přejí vytvářet vlastní multimodální modely s využitím open-source nástrojů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy multimodálního učení a sloučení různých typů dat.
• Implementovat multimodální modely s využitím nástrojů DeepSeek, OpenAI, Hugging Face a PyTorch.
• Optimalizovat a dolaďovat modely určené k kombinaci textu, obrázků a zvuku.
• Nasadit multimodální AI modely do reálných aplikací.

Toto školení pod vedením instruktora Brno (online nebo na místě) je určeno pro průmyslové inženýry, specialisty na automatizaci a vývojáře umělé inteligence na středně pokročilé a pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI pro kontrolu kvality, prediktivní údržbu a robotiku ve chytrých továrnách.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli multimodální AI v průmyslové automatizaci.
• Integrovat data ze senzorů, rozpoznávání obrazu a reálný monitoring do chytrých továren.
• Zavést prediktivní údržbu pomocí analýzy dat řízené umělou inteligencí.
• Využít počítačové vidění k detekci vad a zajištění kvality výrobků.

Toto interaktivní školení s lektorem Brno (online či na místě) je určeno pro lingvisty středně pokročilé úrovně, výzkumníky v oblasti umělé inteligence, softwarové vývojáře a podnikatele, kteří chtějí využít multimodální AI pro reálnou translaci a porozumění jazykům.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy multimodální AI v kontextu zpracování jazyka.
• Využívat modely umělé inteligence k zpracování a překládání řeči, textu i obrazů.
• Implementovat reálnou translaci pomocí API a frameworků využívajících AI.
• Začlenit AI řešené překlady do obchodních aplikací.
• Analyzovat etická hlediska v souvislosti s používáním umělé inteligence ke zpracování jazyka.

Toto živé školení pod vedením instruktora Brno (online nebo prezenčně) je určeno pro produkťové designery, softwarové inženýry a pracovníky zákaznické podpory na začátečnické a středně pokročilé úrovni, kteří chtějí vylepšit virtuální asistenty pomocí multimodální umělé inteligence.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit, jak multimodální umělá inteligence zlepšuje fungování virtuálních asistentů.
• Integrovat zpracování řeči, textu a obrazu do asistentů využívajících umělou inteligenci.
• Vytvářet interaktivní konverzační agenty s možnostmi rozpoznávání hlasu a vizuální analýzy.
• Využívat API pro rozpoznávání řeči, zpracování přirozeného jazyka a počítačové vidění.
• Implementovat automatizaci poháněnou umělou inteligencí pro podporu zákazníků a interakci s uživateli.

Toto živé školení vedené instruktorem Brno (online či prezenčně) je určeno pro zdravotnické odborníky, lékařské výzkumníky a vývojáře umělé inteligence na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI při diagnostice a dalších zdravotnických aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli multimodální AI v současném zdravotnictví.
• Integrovat strukturovaná i nestrukturovaná zdravotnická data pro diagnostiku s využitím umělé inteligence.
• Aplikovat techniky AI při analýze lékařských snímků a elektronických zdravotních záznamů.
• Vytvářet prediktivní modely pro diagnózu onemocnění a doporučení k léčbě.
• Implementovat řešení založená na rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro lékařskou transkripci a komunikaci s pacienty.

Toto praktické školení pod vedením instruktora v Brno (online nebo na místě) je určeno pro finanční profesionály, datové analytiky, manažery rizik a inženýry umělé inteligence na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI pro analýzu rizik a odhalování podvodů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět způsobům využití multimodální AI při řízení finančních rizik.
• Analyzovat strukturovaná i nestrukturovaná finanční data za účelem detekce podvodů.
• Implementovat modely umělé inteligence určené k identifikaci anomálií a podezřelých aktivit.
• Využít techniky zpracování přirozeného jazyka a počítačového vidění k analýze finančních dokumentů.
• Nasadit modely detekce podvodů na bázi umělé inteligence do reálných finančních systémů.

Tento kurz vedený instruktorem se koná <na místě> (online nebo přímo na místě) a je určen pro začínající až středně pokročilé designéry uživatelských rozhraní, produktové manažery a výzkumníky v oblasti umělé inteligence, kteří si přejí zlepšit uživatelské zážitky pomocí multimodálních rozhraní řízených AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy multimodální umělé inteligence a její vliv na interakci mezi člověkem a počítačem.
• Navrhovat a vytvářet prototypy multimodálních rozhraní s využitím metod vstupu řízených umělou inteligencí.
• Implementovat technologie rozpoznávání řeči, ovládání pomocí gest a sledování pohledu.
• Posuzovat efektivitu a použitelnost multimodálních systémů.

Tento kurz s živým instruktorem v <lok> (online nebo na místě) je určen pro tvůrce obsahu, digitální umělce a mediální profesionály středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí naučit, jak lze multimodální AI využít při vytváření různých typů obsahu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat nástroje AI k zdokonalení tvorby hudby a videí.
• Vytvářet jedinečné vizuální umění a designy pomocí AI.
• Navrhovat interaktivní multimediální zážitky.
• Porozumět dopadu umělé inteligence na tvůrčí odvětví.

Toto školení vedené instruktorem probíhá formou živého kurzu Brno (online nebo na místě) a je určeno pro robotičtí inženýři a výzkumníky v oblasti AI na pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI k integraci různých senzorových dat za účelem tvorby autonomnějších a efektivnějších robotů schopných vidět, slyšet i cítit.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat multimodální snímání v robotických systémech.
• Vyvíjet algoritmy umělé inteligence určené k sloučení senzorových dat a rozhodování.
• Vytvářet roboty schopné plnit složité úkoly v dynamickém prostředí.
• Řešit výzvy spojené se zpracováním dat v reálném čase a jejich okamžitou reakcí.

Toto školení pod vedením instruktora v Brno (online nebo na místě) je určeno pro designéry UX/UI a vývojáře front-endu na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální umělou inteligenci k navrhování a realizaci uživatelských rozhraní schopných rozpoznávat a zpracovávat různé formy vstupů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhovat multimodální rozhraní, která zvyšují zapojení uživatelů.
• Integrovat rozpoznávání hlasu a obrazu do webových i mobilních aplikací.
• Využívat multimodální data k vytvoření adaptivních a responzivních uživatelských rozhraní.
• Porozumět etickým aspektům shromažďování a zpracování uživatelských dat.

Toto školení vedené lektorem v Brno (online či na místě) je určeno pro výzkumníky umělé inteligence, datové vědce a inženýry strojového učení středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí naučit vytvářet systémy schopné zpracovávat a interpretovat multimodální data.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy multimodální umělé inteligence a její využití.
• Implementovat techniky fúze dat pro spojování různých typů informací.
• Vytvářet a trénovat modely, které dokážou zpracovávat vizuální, textová i zvuková data.
• Vyhodnocovat výkonnost multimodálních systémů umělé inteligence.
• Řešit etické a ochranářské aspekty spojené s využíváním multimodálních dat.