Cursuri de pregatire AI Multimodală: Integrarea Senzoriilor pentru Sisteme Inteligente

Această formare interactivă în timp real (online sau presencial) din Moldova se adresează dezvoltatorilor avansați de IA, inginerii învățării automatizate și cercetătorilor care doresc să construiască modele AI multimodale personalizate folosind cadre open-source.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele învățării multimodale și a fusionării datelor.
• Implementa modele multimediale folosind DeepSeek, OpenAI, Hugging Face și PyTorch.
• Optimiza și ajusta modelul pentru integrarea textului, imaginilor și audio-ului.
• Deploya modele AI multimodale în aplicații practice.

Această formare interactivă, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau presencial) se adresează designerilor UI/UX la nivel de începător și intermediar, managerilor de produse și cercetătorilor AI care doresc să îmbunătățească experiențele utilizatorului prin interfețe AI multiple.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele AI multiple și impactul său asupra interacțiunii oameni-calculator.
• Să deseneze și să prototipeze interfețe multiple folosind metode de intrare conduse de AI.
• Să implementeze tehnologii de recunoaștere a vorbirii, controlul prin gesturi și urmărirea ochilor.
• Să evalueze eficacitatea și utilizabilitatea sistemelor multiple.

Vertex AI oferă unelte puternice pentru construirea fluxurilor de lucru LLM multimodale care integrează date text, audio și imagine într-o singură pipeline. Cu suport pentru ferestre contextuale lungi și parametri API Gemini, permite aplicații avansate în planificare, raționament și inteligență cross-modală.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezentă la fața locului) este destinată practicienilor cu nivel intermediar până avansat care doresc să conceapă, construiască și optimizze fluxuri de lucru AI multimodale în Vertex AI.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Aprofita modelilor Gemini pentru intrări și ieșiri multimodale.
• Implementa fluxuri de lucru cu context lung pentru raționament complex.
• Conceptiona pipeline-uri care integrează analiza textului, sunetului și imaginii.
• Optimiza parametrii API Gemini pentru performanță și eficiență de cost.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Laboratoare practice cu fluxuri de lucru multimodale.
• Exerciții proiect-bazate pentru cazuri de utilizare multimodale aplicate.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

Această formare interactivă, conduță de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează dezvoltatorilor AI la nivel intermediar până avansat, cercetătorilor și inginerilor multimedia care doresc să construiască agenți AI capabili de a înțelege și genera conținut multi-modal.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să dezvolte agenți AI care procesează și integrează date de tip text, imagine și vorbire.
• Să implementeze modele multi-modale precum GPT-4 Vision și Whisper ASR.
• Să optimileze pipeline-urile AI multi-modale pentru eficiență și acuratețe.
• Să deployeze agenți AI multi-modali în aplicații din viața reală.

Această antrenament conduță de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) este destinat cercetătorilor, dezvoltatorilor și științificilor ai datelor cu nivel intermediar până avansat care doresc să utilizeze capacitățile multimodale ale DeepSeek pentru învățarea transmodală, automația AI și luarea deciziilor avansate.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementați IA multimodală a DeepSeek pentru aplicații de text, imagine și audio.
• Desenvolupați soluții AI care integrează mai multe tipuri de date pentru perspective mai bogate.
• Optimizați și finetonați modelele DeepSeek pentru învățarea transmodală.
• Aplicați tehnici multimodale AI la scenarii industriale din viața reală.

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau pe locație) se adresează inginerilor industrii la nivel mediu-avansat, specialistilor în automatizare și dezvoltatorilor AI care doresc să aplică inteligența artificială multimodală pentru controlul calității, întreținerea predictivă și robotoți în fabricile inteligente.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege rolul inteligenței artificiale multimodale în automatizarea industrială.
• Integra datele senzorilor, recunoașterea imaginilor și monitorizarea în timp real pentru fabricile inteligente.
• Implementa întreținerea predictivă folosind analiza datelor drivată de IA.
• Aplica viziunea computerizată pentru detecția defectelor și asigurarea calității.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locație), se adresează lingvistilor intermediari, cercetătorilor AI, dezvoltatorilor software și profesionaliștilor din afaceri care dorește să folosească AI multimodală pentru traducerea în timp real și înțelegerea limbajului.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele AI multimodală pentru procesarea limbajului.
• Să folosească modele AI pentru a procesa și traduce vorbirea, textul și imagini.
• Să implementeze traducerea în timp real folosind API-uri și cadre AI-powered.
• Să integreze traducerea guițată de AI în aplicațiile de afaceri.
• Să analizeze considerentele etice în procesarea limbajului guițată de AI.

Această formare în direct (online sau pe local) este destinată creatorilor de conținut intermediați, artiștilor digitali și profesionistilor din domeniul mediei care doresc să învețe cum poate fi aplicată IA multimodală la diferite forme de crearea de conținut.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să folosească uneltele IA pentru a îmbunătăți producția muzicală și video.
• Să genereze artă vizuală unică și designuri cu ajutorul IA.
• Să creeze experiențe multimedia interacțive.
• Să înțeleagă impactul IA asupra industriei creative.

Această formare interactivă în timp real (online sau presenzial) este destinată profesionistilor financiare mediu, analiștilor de date, gestorilor de risc și inginerilor AI care doresc să utilizeze IA multimodală pentru gestionarea riscurilor și detectarea fraudei.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende modul în care IA multimodală este aplicată în gestionarea riscurilor financiare.
• Analiza datele financiare structurate și nestructurate pentru detectarea fraudei.
• Implementa modele AI pentru identificarea anomalilor și activităților suspecte.
• Utiliza NLP și vedere artificială pentru analiza documentelor financiare.
• Deployea modele de detectare a fraudei bazate pe AI în sisteme financiare reale.

Această formare interactivă în timp real, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau pe local) se adresează profesionalilor din domeniul sănătății la nivel intermediar până avansat, cercetătorilor medicali și dezvoltatorilor AI care doresc să aplice IA multimodală în diagnosticul medical și aplicări de sănătate.

La sfârșitul acestei formări, participantii vor putea:

• Comprende rolul IA multimodală în sănătatea modernă.
• Integra date medicale structurate și nestructurate pentru diagnosticul bazat pe AI.
• Aplica tehnici de AI pentru analiza imaginilor medicale și a înregistrărilor electronice de sănătate.
• Dezvolta modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandările de tratament.
• Implementa recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.

Acest training prescrit de instrucțor în Moldova (online sau pe locație) se adresează inginerilor avansati în domeniul roboticii și cercetătorilor AI care doresc să utilizeze AI multimodală pentru a integra diverse date senzoriale și a crea roboți mai autonoma și eficienti care pot vedea, auzi și simți.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa senzorizarea multimodală în sistemele robotice.
• Dezvolta algoritmi AI pentru fuziunea de senzori și luarea deciziilor.
• Crea roboți care pot realiza sarcini complexe în medii dinamice.
• Aborda provocările legate de procesarea datelor în timp real și actuația.

Această formare interactivă și live în Moldova (online sau pe locație) se adresează designerilor de produse, inginerii software și profesionalilor din suportul clientelor cu niveluri de începător până la intermediar care doresc să îmbunătățească asistențele virtuale folosind AI multimodală.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă cum AI multimodală îmbunătățește asistențele virtuale.
• Să integreze procesarea vocală, a textelor și a imaginilor în asistențele potrivite pentru IA.
• Să construiască agenți conversaționali interactivi cu capacități de voce și viziune.
• Să folosească API-uri pentru recunoașterea vocalului, NLP și viziunea calculatorului.
• Să implementeze automatizarea bazată pe IA pentru suportul clientelor și interacțiunea cu utilizatorii.

Acest training instruit (online sau presencial) în Moldova se adresează designerilor UX/UI de nivel mediu și dezvoltatorilor front-end care dorește să utilizeze AI Multimodal pentru a concepe și implementa interfețe utilizator care pot înțelege și procesa diverse forme de intrare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Concepă interfețe multimodale care îmbunătățesc angajamentul utilizatorului.
• Integreze recunoașterea vocală și vizuală în aplicațiile web și mobile.
• Utilizeze date multimodale pentru a crea interfețe UI adapabile și responsibile.
• Compreindă considerentele etice ale colectării și procesării datelor utilizatorului.

Acest training live sub direcția unui instrucțuator în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionalilor avansați de AI care doresc să îmbunătățească abilitățile lor în ingineria promptelor pentru aplicațiile AI multimediale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI multimedială și aplicările sale.
• Să conceapă și optimizeze prompturile pentru generarea de texte, imagini, audio și video.
• Utiliza API-uri pentru platforme AI multimediale precum GPT-4, Gemini și DeepSeek-Vision.
• Să dezvolte fluxuri de lucru alimentate de AI care integrează mai multe formate de conținut.