Multimodal AI for Content Creation Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på avansert nivå, maskinlæringsingeniører og forskere som ønsker å bygge tilpassede multimodale AI-modeller ved å bruke åpen kildekode-rammeverk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om multimodal læring og datafusjon.
• Implementer multimodale modeller ved å bruke DeepSeek, OpenAI, Hugging Face og PyTorch.
• Optimaliser og finjuster modeller for tekst-, bilde- og lydintegrasjon.
• Distribuer multimodale AI-modeller i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot UI/UX-designere på nybegynnernivå til mellomnivå, produktledere og AI-forskere som ønsker å forbedre brukeropplevelsen gjennom multimodale AI-drevne grensesnitt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om multimodal AI og dens innvirkning på interaksjon mellom mennesker og datamaskiner.
• Design og prototyp multimodale grensesnitt ved bruk av AI-drevne inputmetoder.
• Implementer talegjenkjenning, bevegelseskontroll og øyesporingsteknologier.
• Evaluere effektiviteten og brukervennligheten til multimodale systemer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere, forskere og multimedieingeniører på middels til avansert nivå som ønsker å bygge AI-agenter som er i stand til å forstå og generere multimodalt innhold.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle AI-agenter som behandler og integrerer tekst-, bilde- og taledata.
• Implementer multimodale modeller som GPT-4 Vision og Whisper ASR.
• Optimaliser multimodale AI-rørledninger for effektivitet og nøyaktighet.
• Distribuer multimodale AI-agenter i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere, utviklere og dataforskere på middels til avansert nivå som ønsker å utnytte DeepSeeks multimodale muligheter for tverrmodal læring , AI-automatisering og avansert beslutningstaking.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer DeepSeeks multimodale AI for tekst-, bilde- og lydapplikasjoner.
• Utvikle AI-løsninger som integrerer flere datatyper for rikere innsikt.
• Optimaliser og finjuster DeepSeek modeller for tverrmodal læring.
• Bruk multimodale AI-teknikker på brukssaker i den virkelige verden.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot industriingeniører på middels til avansert nivå, automasjonsspesialister og AI-utviklere som ønsker å bruke multimodal AI for kvalitetskontroll, prediktivt vedlikehold og robotikk i smarte fabrikker.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til multimodal AI i industriell automasjon.
• Integrer sensordata, bildegjenkjenning og sanntidsovervåking for smarte fabrikker.
• Implementer prediktivt vedlikehold ved hjelp av AI-drevet dataanalyse.
• Bruk datasyn for defektdeteksjon og kvalitetssikring.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot lingvister på mellomnivå, AI-forskere, programvareutviklere og forretningsfolk som ønsker å utnytte multimodal AI for sanntidsoversettelse og språkforståelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om multimodal AI for språkbehandling.
• Bruk AI-modeller til å behandle og oversette tale, tekst og bilder.
• Implementer sanntidsoversettelse ved hjelp av AI-drevne APIer og rammeverk.
• Integrer AI-drevet oversettelse i forretningsapplikasjoner.
• Analyser etiske hensyn i AI-drevet språkbehandling.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på middels nivå, dataforskere og maskinlæringsingeniører som ønsker å lage intelligente systemer som kan behandle og tolke multimodale data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for multimodal AI og dens anvendelser.
• Implementer datafusjonsteknikker for å kombinere ulike typer data.
• Bygg og tren modeller som kan behandle visuell, tekstlig og auditiv informasjon.
• Evaluer ytelsen til multimodale AI-systemer.
• Ta tak i etiske og personvernproblemer knyttet til multimodale data.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå, dataanalytikere, risikoansvarlige og AI-ingeniører som ønsker å utnytte multimodal AI for risikoanalyse og svindeldeteksjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan multimodal AI brukes i finansiell risikostyring.
• Analyser strukturerte og ustrukturerte økonomiske data for svindeloppdagelse.
• Implementer AI-modeller for å identifisere uregelmessigheter og mistenkelige aktiviteter.
• Utnytt NLP og datasyn for finansiell dokumentanalyse.
• Implementer AI-drevne svindeldeteksjonsmodeller i virkelige finansielle systemer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på middels til avansert nivå, medisinske forskere og AI-utviklere som ønsker å bruke multimodal AI i medisinsk diagnostikk og helsetjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til multimodal AI i moderne helsevesen.
• Integrer strukturerte og ustrukturerte medisinske data for AI-drevet diagnostikk.
• Bruk AI-teknikker for å analysere medisinske bilder og elektroniske helsejournaler.
• Utvikle prediktive modeller for sykdomsdiagnose og behandlingsanbefalinger.
• Implementere tale og naturlig språkbehandling (NLP) for medisinsk transkripsjon og pasientinteraksjon.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot robotingeniører og AI-forskere på avansert nivå som ønsker å bruke Multimodal AI for å integrere ulike sensoriske data for å skape mer autonome og effektive roboter som kan se, høre , og berør.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere multimodal sensing i robotsystemer.
• Utvikle AI-algoritmer for sensorfusjon og beslutningstaking.
• Lag roboter som kan utføre komplekse oppgaver i dynamiske miljøer.
• Ta tak i utfordringer innen sanntidsdatabehandling og aktivering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot produktdesignere på nybegynnernivå til mellomnivå, programvareingeniører og kundestøttepersonell som ønsker å forbedre virtuelle assistenter med multimodal AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan multimodal AI forbedrer virtuelle assistenter.
• Integrer tale-, tekst- og bildebehandling i AI-drevne assistenter.
• Bygg interaktive samtaleagenter med stemme- og synsevner.
• Bruk API-er for talegjenkjenning, NLP og datasyn.
• Implementer AI-drevet automatisering for kundestøtte og brukerinteraksjon.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot UX/UI-designere på middels nivå og frontend-utviklere som ønsker å bruke Multimodal AI for å designe og implementere brukergrensesnitt som kan forstå og behandle ulike former av innspill.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Design multimodale grensesnitt som forbedrer brukerengasjementet.
• Integrer stemme- og visuell gjenkjenning i nett- og mobilapplikasjoner.
• Bruk multimodale data for å lage adaptive og responsive brukergrensesnitt.
• Forstå de etiske vurderingene ved innsamling og behandling av brukerdata.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-fagfolk på avansert nivå som ønsker å forbedre sine umiddelbare ingeniørferdigheter for multimodale AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om multimodal AI og dens applikasjoner.
• Design og optimaliser forespørsler for tekst-, bilde-, lyd- og videogenerering.
• Bruk API-er for multimodale AI-plattformer som GPT-4, Gemini og DeepSeek-Vision.
• Utvikle AI-drevne arbeidsflyter som integrerer flere innholdsformater.