Multimodal AI Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, liveträning i Uppsala (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 Uppsala (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, liveutbildning i Uppsala (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.

Denna instruktörsledda liveutbildning i Uppsala (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 instruktörsledda, liveträning i Uppsala (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 Uppsala (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.

Den här instruktörsledda liveutbildningen i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till produktdesigners, mjukvaruingenjörer och kundsupportproffs på nybörjarnivå till mellanliggande nivå som vill förbättra virtuella assistenter med multimodal AI.

Vid slutet av denna 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 visionsförmåga.
• Utnyttja API:er för taligenkänning, NLP och datorsyn.
• Implementera AI-driven automation för kundsupport och användarinteraktion.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Uppsala (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 instruktörledda, liveträning i Uppsala (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, interaktiva utbildning i Uppsala (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, liveutbildning i Uppsala (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 instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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 Uppsala (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 Uppsala (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.