Multimodal AI Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, live-träning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till AI-forskare, utvecklare och datavetenskapsmän på mellan- till avancerad nivå som vill utnyttja DeepSeek:s multimodala förmågor för korsmodal lärande, AI-automatisering och avancerat beslutsfattande.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera DeepSeek:s multimodala AI för text-, bild- och ljudapplikationer.
• Utveckla AI-lösningar som integrerar flera datatyper för rikare insikter.
• Optimerar och finjusterar DeepSeek-modeller för korsmodal lärande.
• Använda multimodala AI-tekniker för verkliga industriella användningsfall.

Denna instruktörsledda, levande utbildning på Uppsala (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, forskare och multimedieingenjörer på mellan- 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 multimodella modeller som GPT-4 Vision och Whisper ASR.
• Optimera multimodella AI-pipelines för effektivitet och noggrannhet.
• Distribuera multimodella AI-agenter i verkliga applikationer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats Uppsala (online eller på plats) riktar sig till AI-professionella på avancerad nivå som vill förbättra sina färdigheter i prompt engineering för multimodala AI-applikationer.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i multimodal AI och dess tillämpningar.
• Designa och optimera prompts för text-, bild-, ljud- och videogenerering.
• Använda APIs för multimodala AI-plattformar såsom GPT-4, Gemini och DeepSeek-Vision.
• Utveckla AI-drivna arbetsflöden som integrerar flera innehållsformat.

Denna instruktörsledda, live-utbildning på plats Uppsala (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-utvecklare, maskininlärningsingenjörer och forskare som vill bygga anpassade multimodala AI-modeller med hjälp av öppen källkod ramverk.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i multimodalt lärande och datafusion.
• Implementera multimodala modeller med hjälp av DeepSeek, OpenAI, Hugging Face och PyTorch.
• Optimerar och finjustera modeller för text-, bild- och ljudintegration.
• Distribuera multimodala AI-modeller i praktiska applikationer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning på Uppsala (online eller på plats) riktar sig till industriella ingenjörer, automationsexperter och AI-utvecklare på mellan- till avancerad nivå som vill tillämpa multimodal AI för kvalitetskontroll, prediktiv underhåll och robotik i smarta fabriker.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för multimodal AI inom industriell automatisering.
• Integrera sensordata, bildigenkänning och realtidsovervakning för smarta fabriker.
• Implementera prediktivt underhåll med hjälp av AI-drivna dataanalyser.
• Tillämpa datorseende för defektdetektion och kvalitetssäkring.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till språkvetare, AI-forskare, programutvecklare och företagsprofessioner på mellannivå som vill utnyttja multimodal AI för realtidstranslation och språkförståelse.

Vid kursens slut kommer deltagarna kunna:

• Förstå grunderna i multimodal AI för språkbearbetning.
• Använda AI-modeller för att bearbeta och översätta tal, text och bilder.
• Implementera realtidstranslation med hjälp av AI-drivna API:er och ramverk.
• Integrera AI-drivna översättningar i företagsapplikationer.
• Analysera etiska överväganden i AI-drivna språkbearbetningsmodeller.

Denna instruktörsledda, liveutbildning online eller på plats riktar sig till produktdesigners, mjukvaruingenjörer och kundserviceprofessionella med grundläggande till mellanavancerade kunskaper som vill förbättra virtuella assistenter med multimodal AI.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur multimodal AI förbättrar virtuella assistenter.
• Integrera tal-, text- och bildbehandling i AI-drivna assistenter.
• Bygga interaktiva samtalsagenter med röst- och synförmågor.
• Använda API:er för taligenkänning, NLP och datorseende.
• Implementera AI-drivna automatiseringar för kundservice och användarinteraktion.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Uppsala (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåers sjukvårdsprofessionella, medicinska forskare och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI i medicinska diagnostiska och sjukvårdsapplikationer.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för multimodal AI i modern sjukvård.
• Integrera strukturerade och ostrukturerade medicinska data för AI-drivna diagnostiska.
• Tillämpa AI-tekniker för att analysera medicinska bilder och elektroniska hälsorekord.
• Utveckla prediktiva modeller för sjukdomsdiagnostik och behandlingsrekommendationer.
• Implementera tal- och naturligt språkbehandling (NLP) för medicinsk transkription och patientinteraktion.

Vertex AI erbjuder kraftfulla verktyg för att bygga multimodal LLM-arbetsflöden som integrerar text, ljud och bilddata i ett enda pipeline. Med stöd för långa kontextfönster och Gemini API-parametrar möjliggör det avancerade applikationer inom planering, resonemang och korsmodal intelligens.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade praktiker som vill designa, bygga och optimera multimodala AI-arbetsflöden i Vertex AI.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Utnyttja Gemini-modeller för multimodala in- och utmatningar.
• Implementera arbetsflöden med lång kontext för komplext resonemang.
• Designa pipeline som integrerar text-, ljud- och bildanalys.
• Optimera Gemini API-parametrar för prestanda och kostnadseffektivitet.

Formatet på kursen

• Interaktiva föreläsningar och diskussioner.
• Praktiska laborationer med multimodala arbetsflöden.
• Projektbaserade övningar för tillämpade multimodala användningsfall.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

Denna kursledda, live utbildning på plats eller online riktar sig till finansiella yrkesverksamma på mellannivå, datanalytiker, riskhanterare och AI-ingenjörer som vill utnyttja multimodal AI för riskanalys och bedrägeridetektering.

Vid kursens slut kommer deltagarna kunna:

• Förstå hur multimodal AI tillämpas i finansiell riskhantering.
• Analysera strukturerade och ostrukturerade finansiella data för bedrägeridetektering.
• Implementera AI-modeller för att identifiera avvikelser och misstänkta aktiviteter.
• Utnyttja NLP och datorseende för analys av finansiella dokument.
• Distribuera AI-drivna bedrägeridetekteringsmodeller i verkliga finansiella system.

Denna instruktörledda, liveutbildning på plats Uppsala (online eller på plats) riktar sig till UI/UX-designers, produktchefer och AI-forskare på nybörjarnivå till mellanivå som vill förbättra användarupplevelser genom multimodala AI-drivna gränssnitt.

Efter 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, gesterkontroll och ögonspåringsteknologier.
• Utvärdera effektiviteten och användbarheten av multimodala system.

Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till innehållsskapare, digitala konstnärer och medieprofessionella på mellan nivå som vill lära sig hur multimodal AI kan tillämpas på olika former av innehållsskapande.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda AI-verktyg för att förbättra musik- och videoproduktion.
• Generera unik visuell konst och design med AI.
• Skapa interaktiva multimediaproduktioner.
• Förstå inverkan av AI på de kreativa industrierna.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) vänder sig till avancerade robotikingenjörer och AI-forskare som vill utnyttja Multimodal AI för att integrera olika sensoriska data för att skapa mer autonoma och effektiva robotar som kan se, höra och känna.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera multimodal sensing i robotiksystem.
• Utveckla AI-algoritmer för sensorfusion och beslutsfattande.
• Skapa robotar som kan utföra komplexa uppgifter i dynamiska miljöer.
• Hantera utmaningar i realtidsbehandling av data och aktivering.

Denna instruktörsledda, live-träning på plats eller online riktar sig till UX/UI-designers och front-end-utvecklare på mellannivå som vill använda Multimodal AI för att designa och implementera användargränssnitt som kan förstå och bearbeta olika former av inmatning.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Designa multimodala gränssnitt som förbättrar användarengagemanget.
• Integrera tal- och visuell igenkänning i webb- och mobilapplikationer.
• Använda multimodal data för att skapa anpassningsbara och responsiva UIs.
• Förstå de etiska övervägandena vid insamling och bearbetning av användardata.

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

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för multimodal AI och dess tillämpningar.
• Implementera dataintegrationsmetoder för att kombinera olika typer av data.
• Bygga och träna modeller som kan bearbeta visuell, textuell och auditiv information.
• Utvärdera prestandan hos multimodal AI-system.
• Hantera etiska och integritetskoncerner relaterade till multimodal data.