Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents Treningskurs
Multimodal AI transformerer virtuelle assistenter ved å integrere tekst, tale og visuelle input for mer naturlige og interaktive brukeropplevelser. Dette kurset utforsker hvordan AI-drevne smarte assistenter som ChatGPT, Google Assistant og Alexa bruker multimodale evner for å forbedre engasjement og respons.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (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.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til Multimodal AI for smarte assistenter
- Hva er multimodal AI?
- Anvendelser av multimodal AI i virtuelle assistenter
- Oversikt over AI-drevne assistenter (ChatGPT, Google Assistant, Alexa, etc.)
Forståelse Speech Recognition og NLP
- Tale-til-tekst og tekst-til-tale konvertering
- Natural Language Processing (NLP) for konversasjons-AI
- Sentimentanalyse og intensjonsgjenkjenning
Integrering av Computer Vision for smarte assistenter
- Bildegjenkjenning og gjenstandsgjenkjenning
- Ansiktsgjenkjenning og følelsesgjenkjenning
- Brukstilfeller: Virtuelle agenter med visuelle muligheter
Multimodal Fusion: Kombiner stemme, tekst og syn
- Hvordan multimodal AI behandler flere innganger
- Utforme sømløse interaksjoner på tvers av modaliteter
- Kasusstudier: AI-drevne virtuelle agenter med multimodale grensesnitt
Bygge en multimodal virtuell assistent
- Sette opp et konversasjons-AI-rammeverk
- Koble til talegjenkjennings-, NLP- og visjons-APIer
- Utvikling av en prototype smart assistent
Utplassering av AI-drevne assistenter i virkelige applikasjoner
- Integrering av virtuelle agenter i nettsteder og mobilapper
- AI-drevet automatisering for kundestøtte og brukeropplevelse
- Overvåking og forbedring av AI-assistentytelsen
Utfordringer og etiske hensyn
- Personvern og datasikkerhet i AI-drevne assistenter
- Bias og rettferdighet i AI-interaksjoner
- Reguleringsoverholdelse for AI-drevne assistenter
Fremtidige trender i Multimodal AI for smarte assistenter
- Fremskritt innen AI-drevne samtalemodeller
- Personalisering og adaptiv læring i virtuelle agenter
- AIs utviklende rolle i interaksjon mellom mennesker og datamaskiner
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av AI og maskinlæring
- Erfaring med Python programmering
- Kjennskap til APIer og skybaserte AI-tjenester
Publikum
- Produktdesignere
- Programvareingeniører
- Kundestøtte fagfolk
Open Training Courses require 5+ participants.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents Treningskurs - Booking
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents Treningskurs - Enquiry
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 timerDenne 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.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 timerDenne 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.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 timerDenne 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.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 timerDenne 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.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 timerDenne 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.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 timerDenne 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.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
21 timerDenne 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.
Multimodal AI for Content Creation
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot innholdsskapere på middels nivå, digitale artister og mediefagfolk som ønsker å lære hvordan multimodal AI kan brukes på ulike former for innholdsskaping.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Bruk AI-verktøy for å forbedre musikk- og videoproduksjonen.
- Generer unik visuell kunst og design med AI.
- Lag interaktive multimedieopplevelser.
- Forstå virkningen av AI på de kreative næringene.
Multimodal AI for Finance
14 timerDenne 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.
Multimodal AI for Healthcare
21 timerDenne 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.
Multimodal AI in Robotics
21 timerDenne 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.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 timerDenne 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.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 timerDenne 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.