Multimodal AI for Enhanced User Experience 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.

Dette kurset lærer deg om menneskelig oppfatning og hvordan du kan utnytte den for å levere den beste innsikten. Du vil bli kjent med designteori, inkludert gestaltlover, pre-oppmerksomme attributter og inkludering. Du vil også forstå likhetene og forskjellene mellom utforskende og forklarende analyse. Du vil oppdage bruken av diagrammene og lære hvordan du velger den mest passende. På slutten av kurset vil du vite hvordan du implementerer designprinsippene er visualiseringer laget ved hjelp av Tableau programvare.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot personer som ønsker å bruke Figma til å designe brukergrensesnittet for en ny eller eksisterende programvareapplikasjon eller nettside.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lag moderne UI-design i Figma.
• Lag en fungerende, klikkbar applikasjonsprototype.
• Bruk beste fremgangsmåter for design.
• Akselerer fullføringshastigheten til designprosjekter.
• Samarbeid med andre designere og utviklere ved å bruke Figma.

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, 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.

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, 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.