Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents Träningskurs

Denna instruktörsledda liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare på avancerad nivå, maskininlärningsingenjörer och forskare som vill bygga anpassade multimodala AI-modeller med hjälp av öppen källkod-ramverk.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i multimodal inlärning och datafusion.
• Implementera multimodala modeller med hjälp av DeepSeek, OpenAI, Hugging Face och PyTorch.
• Optimera och finjustera modeller för text-, bild- och ljudintegration.
• Distribuera multimodala AI-modeller i verkliga tillämpningar.

Denna instruktörledda, interaktiva utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till nybörjare till medelnivå UI/UX-designers, produktchefer och AI-forskare som vill förbättra användarupplevelser genom multimodala AI-drivna gränssnitt.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i multimodal AI och dess påverkan på människa-datorinteraktion.
• Designa och prototypa multimodala gränssnitt med hjälp av AI-drivna inmatningsmetoder.
• Implementera taligenkänning, gestkontroll och ögonspårningsteknologier.
• Utvärdera effektiviteten och användbarheten hos multimodala system.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, forskare och multimediatekniker på mellanliggande till avancerad nivå som vill bygga AI-agenter som kan förstå och generera multimodal innehåll.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utveckla AI-agenter som bearbetar och integrerar text-, bild- och taldata.
• Implementera multimodala modeller som GPT-4 Vision och Whisper ASR.
• Optimera multimodala AI-pipelines för effektivitet och noggrannhet.
• Distribuera multimodala AI-agenter i verkliga tillämpningar.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till medelnivå till avancerade AI-forskare, utvecklare och datavetare som vill utnyttja DeepSeek’s multimodala funktioner för tvärmodal inlärning, AI-automation och avancerad beslutsfattande.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera DeepSeek’s multimodala AI för text-, bild- och ljudapplikationer.
• Utveckla AI-lösningar som integrerar flera datatyper för rikare insikter.
• Optimera och finjustera DeepSeek modeller för tvärmodal inlärning.
• Tillämpa multimodala AI-tekniker på verkliga användningsfall inom industrin.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till industriingenjörer på mellannivå till avancerad nivå, automationspecialister och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI för kvalitetskontroll, prediktivt underhåll och robotik i smarta fabriker.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen som multimodal AI inom industriell automation.
• Integrera sensordata, bildbehandling och realtidsövervakning för smarta fabriker.
• Implementera prediktivt underhåll med hjälp av AI-driven dataanalys.
• Tillämpa datorsyn för felidentifiering och kvalitetskontroll.

Denna instruktörsledda, interaktiva utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till språkvetare på medelnivå, AI-forskare, mjukvaruutvecklare och affärsprofessionella som vill utnyttja multimodal AI för realtidsöversättning och språkförståelse.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i multimodal AI för språkbehandling.
• Använd AI-modeller för att bearbeta och översätta tal, text och bilder.
• Implementera realtidsöversättning med AI-drivna API:er och ramverk.
• Integrera AI-driven översättning i affärsapplikationer.
• Analysera etiska aspekter inom AI-driven språkbehandling.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-forskare på mellannivå, datavetare och maskininlärningsingenjörer som vill skapa intelligenta system som kan bearbeta och tolka multimodala data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för multimodal AI och dess tillämpningar.
• Implementera datafusionstekniker för att kombinera olika typer av data.
• Skapa och träna modeller som kan bearbeta visuell, textuell och auditiv information.
• Utvärdera prestandan hos multimodala AI-system.
• Ta itu med etiska frågor och integritetsfrågor relaterade till multimodala data.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till innehållsskapare på mellannivå, digitala artister och medieproffs som vill lära sig hur multimodal AI kan tillämpas på olika former av innehållsskapande.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd AI-verktyg för att förbättra musik- och videoproduktionen.
• Skapa unik visuell konst och design med AI.
• Skapa interaktiva multimedieupplevelser.
• Förstå AI:s inverkan på de kreativa branscherna.

Denna instruktörledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till finansproffs på mellanliggande nivå, dataanalytiker, riskhanterare och AI-ingenjörer som vill utnyttja multimodal AI för riskanalys och bedrägeribekämpning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur multimodal AI tillämpas inom finansiell riskhantering.
• Analysera strukturerad och ostrukturerad finansiell data för bedrägeribekämpning.
• Implementera AI-modeller för att identifiera avvikelser och misstänkta aktiviteter.
• Utnyttja NLP och datorsyn för analys av finansiella dokument.
• Distribuera AI-drivna bedrägeribekämpningsmodeller i verkliga finansiella system.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal på mellanliggande till avancerad nivå, medicinska forskare och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI inom medicinsk diagnostik och hälso- och sjukvård.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för multimodal AI inom modern sjukvård.
• Integrera strukturerad och ostrukturerad medicinsk data för AI-drivna diagnoser.
• Tillämpa AI-tekniker för att analysera medicinska bilder och elektroniska patientjournaler.
• Utveckla prediktiva modeller för sjukdomsdiagnos och behandlingsrekommendationer.
• Implementera tal- och natural language processing (NLP) för medicinsk transkription och patientinteraktion.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotingenjörer och AI-forskare på avancerad nivå som vill använda multimodal AI för att integrera olika sensoriska data för att skapa mer autonoma och effektiva robotar som kan se, höra och röra.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera multimodal avkänning i robotsystem.
• Utveckla AI-algoritmer för sensorfusion och beslutsfattande.
• Skapa robotar som kan utföra komplexa uppgifter i dynamiska miljöer.
• Hantera utmaningar vid databehandling och aktivering i realtid.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till UX/UI-designers på mellannivå och front-end-utvecklare som vill använda multimodal AI för att designa och implementera användargränssnitt som kan förstå och bearbeta olika former av input.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa multimodala gränssnitt som förbättrar användarengagemanget.
• Integrera röst- och visuell igenkänning i webb- och mobilapplikationer.
• Använd multimodala data för att skapa anpassningsbara och responsiva användargränssnitt.
• Förstå de etiska övervägandena vid insamling och behandling av användardata.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är avsedd för AI-proffs på en avancerad nivå som vill förbättra sina färdigheter inom promptteknik för multimodala AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i multimodal AI och dess tillämpningar.
• Designa och optimera uppmaningar för text-, bild-, ljud- och video-generering.
• Utnyttja API:er för multimodala AI-plattformar som GPT-4, Gemini och DeepSeek-Vision.
• Utveckla AI-drivna arbetsflöden som integrerar flera innehållsformat.