Erstellen von benutzerdefinierten mehrmodalen KI-Modellen mit Open-Source-Frameworks Schulung
Multimodale KI integriert verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio, um Machine-Learning-Modelle und -Anwendungen zu verbessern.
Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Maschinenlern-Ingenieure und Wissenschaftler, die benutzerdefinierte multimodale KI-Modelle unter Verwendung von Open-Source-Frameworks erstellen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen des multimodalen Lernens und Datenaufbereitung zu verstehen.
- Multimodale Modelle unter Verwendung von DeepSeek, OpenAI, Hugging Face und PyTorch umzusetzen.
- Modelle zur Text-, Bild- und Audiodatenintegration zu optimieren und abzugleichen.
- Multimodale KI-Modelle in realen Anwendungen einzusetzen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Praxistaugliche Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anfrage zu bearbeiten.
Schulungsübersicht
Einführung in die Multimodale KI
- Überblick über multimedialen KI und real-world-Anwendungen
- Herausforderungen bei der Integration von Text-, Bild- und Audiodaten
- Aktuelle Forschungserkenntnisse und Fortschritte
Datenverarbeitung und Features Engineering
- Umgang mit Text-, Bild- und Audiodatensätzen
- Vorkennzeichnungs-Techniken für multimediale Lernprozesse
- Extraktion von Merkmalen und Strategien zur Datenvereinigung
Erstellen multimodal von Modellen mit PyTorch und Hugging Face
- Einführung in PyTorch für multimediales Lernen
- Nutzung von Hugging Face Transformers für NLP- und Sehbare Aufgaben
- Vereinigung unterschiedlicher Modalitäten in einem einheitlichen KI-Modell
Implementierung von Sprache, Vision und Text-Vereinigung
- Integration von OpenAI Whisper für die Spracherkennung
- Anwendung von DeepSeek-Vision für Bildverarbeitung
- Fusionstechniken für das intermodalen Lernen
Training und Optimierung multimodal von KI-Modellen
- Modelltrainingsstrategien für multimediale KI
- Optimierungstechniken und Hyperparameter-Anpassung
- Umgang mit Bias und Verbesserung der Modellverallgemeinerung
Bereitstellung multimodal von KI in real-world Anwendungen
- Exportieren von Modellen für die Produktionsnutzung
- Bereitstellen von AI-Modellen auf Cloudplattformen
- Überwachung der Leistung und Wartung des Modells
Fortgeschrittene Themen und Zukunftstrends
- Zero-Shot- und Few-Shot-Lernen in der multimedialen KI
- Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle AI-Entwicklung
- Aufstrebende Trends in der multimedialen Forschungsarbeit
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von Konzepten der maschinellen und tiefen Lernverfahren
- Erfahrung mit KI-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Kenntnisse im Umgang mit Text-, Bild- und Audiodatenverarbeitung
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Maschinenlern-Ingenieure
- Forscher
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Erstellen von benutzerdefinierten mehrmodalen KI-Modellen mit Open-Source-Frameworks Schulung - Booking
Erstellen von benutzerdefinierten mehrmodalen KI-Modellen mit Open-Source-Frameworks Schulung - Enquiry
Erstellen von benutzerdefinierten mehrmodalen KI-Modellen mit Open-Source-Frameworks - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Mensch-AI-Zusammenarbeit mit mehrmodalen Schnittstellen
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittene-Level UI/UX Designer, Produktmanager und KI-Forscher, die die Benutzererfahrungen durch multimodale, künstliche Intelligenz-basierte Schnittstellen verbessern möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der multimodalen KI und ihren Einfluss auf die Mensch-Maschine-Interaktion zu verstehen.
- Multimodale Schnittstellen mit künstliche Intelligenz-getriebenen Eingabemethoden zu entwerfen und prototypisch umzusetzen.
- Spracherkennung, Gestenerkennung und Eye-Tracking-Technologien umzusetzen.
- Die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit multimodaler Systeme zu bewerten.
Multimodale LLM-Workflows in Vertex AI
14 StundenVertex AI bietet leistungsstarke Tools zur Erstellung von multimodalen LLM-Arbeitsabläufen, die Text-, Audio- und Bilddaten in eine einzelne Pipeline integrieren. Mit Unterstützung für lange Kontextfenster und Gemini-API-Parametern ermöglicht es fortschrittliche Anwendungen im Bereich Planung, Schlussfolgerung und cross-modale Intelligenz.
Diese von einem Dozenten angeleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker mittlerer bis fortgeschrittener Stufe, die lernen möchten, wie man multimodale AI-Arbeitsabläufe in Vertex AI entwirft, erstellt und optimiert.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Gemini-Modelle für multimodale Eingaben und Ausgaben nutzen.
- Lange-Kontext-Arbeitsabläufe für komplexe Schlussfolgerungen implementieren.
- Pipelines entwerfen, die Text-, Audio- und Bildanalyse integrieren.
- Gemini-API-Parameter für Leistung und Kosteneffizienz optimieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Labore mit multimodalen Arbeitsabläufen.
- Projektbasierte Übungen für angewandte multimodale Anwendungsfälle.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Multi-Modale AI-Agenten: Integration von Text, Bild und Sprache
21 StundenDieses von Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Forscher und Multimedia-Ingenieure, die AI-Agenten erstellen möchten, die mehrere Medienformate verstehen und generieren können.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- AI-Agenten zu entwickeln, die Text-, Bild- und Sprachdaten verarbeiten und integrieren.
- Mehrmodalmodelle wie GPT-4 Vision und Whisper ASR umzusetzen.
- Mehrmodale AI-Pipelines auf Effizienz und Genauigkeit zu optimieren.
- Mehrmodale AI-Agenten in realen Anwendungen einzusetzen.
Multimodale KI mit DeepSeek: Integration von Text, Bild und Audio
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis hochqualifizierte KI-Forscher, Entwickler und Datenwissenschaftler, die DeepSeeks multimodale Fähigkeiten für kreuzmodales Lernen, KIAutomatisierung und fortschrittliche Entscheidungsfindung nutzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- DeepSeeks multimodale KI für Text-, Bild- und Audioanwendungen umzusetzen.
- AI-Lösungen zu entwickeln, die mehrere Datentypen integrieren, um reichhaltigere Einblicke zu gewährleisten.
- DeepSeek-Modelle für kreuzmodales Lernen zu optimieren und fein abzustimmen.
- Multimodale AI-Techniken auf realen Anwendungsfällen in der Industrie anzuwenden.
Multimodale KI für die Industrielle Automatisierung und Fertigung
21 StundenDieses von einem Trainer geführte, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Industriekingner, Automatisierungsspezialisten und AI-Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die multimodale KI für Qualitätskontrolle, prädiktive Wartung und Robotik in smarten Fabriken einsetzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle der multimodalen KI in der Industrierobotik zu verstehen.
- Sensordaten, Bilderkennung und Echtzeiterfassung für smarte Fabriken zu integrieren.
- Prädiktive Wartung mit KI-gestützter Datenanalyse umzusetzen.
- Computer vision zur Defekterkennung und Qualitätssicherung anzuwenden.
Multimodale KI für Echtzeitrübersetzung
14 StundenDieses instructor-led, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Linguisten, KI-Forscher, Softwareentwickler und Geschäftspersonen, die die Nutzung von multimodaler KI für Echtzeitrübersetzungen und Sprachverstehen nutzen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der multimodalen KI für Sprachverarbeitung zu verstehen.
- AI-Modelle zur Verarbeitung und Übersetzung von Sprache, Text und Bildern einzusetzen.
- Echtzeitrübersetzungen mit AI-gestützten APIs und Frameworks umzusetzen.
- AI-getriebene Übersetzungen in Geschäftsanwendungen zu integrieren.
- Ethische Aspekte der KI-gestützten Sprachverarbeitung zu analysieren.
Multimodale KI: Die Integration von Sinnesmodalitäten für intelligente Systeme
21 StundenDieses von Dozenten geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Forscher, Datenwissenschaftler und Maschinenlerningenieur, die intelligente Systeme erstellen möchten, die multimodale Daten verarbeiten und interpretieren können.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien des multimodalen KIs und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Techniken zur Datensynthese einsetzen, um verschiedene Arten von Daten zu kombinieren.
- Modelle erstellen und trainieren, die visuelle, textuelle und akustische Informationen verarbeiten können.
- Die Leistung von multimodalen KI-Systemen zu bewerten.
- Ethische und Datenschutzbedenken bezüglich multimodaler Daten anzugehen.
Multimodale KI für Inhaltsgestaltung
21 StundenDiese instructor-geleitete Live-Ausbildung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an mittelständige Inhaltsproduzenten, digitale Künstler und Medienprofis, die lernen möchten, wie multimodale KI auf verschiedene Formen der Inhaltsproduktion angewendet werden kann.
Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- AI-Tools zur Verbesserung von Musik- und Videoproduktion zu nutzen.
- Einzigartige visuelle Kunstwerke und Designs mit KI zu generieren.
- Interaktive Multimediaverbindungen zu erstellen.
- Den Einfluss von KI auf die kreativen Branchen zu verstehen.
Multimodal AI für Finance
14 StundenDieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, Datenanalysten, Risikomanager und AI-Ingenieure, die Multimodal-AI für das Risiko Management und die Erkennung von Betrug nutzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Das Anwenden von Multimodal AI im Finanzrisikomanagement zu verstehen.
- Strukturierte und unstrukturierte finanzielle Daten für Betrugserkennung zu analysieren.
- AI-Modelle zur Identifizierung von Anomalien und verdächtigen Aktivitäten einzusetzen.
- NLP und Computer Vision zur Analyse finanzieller Dokumente auszunutzen.
- AI-gesteuerte Betrugserkennungsmodelle in realen Finanzsystemen zu deployen.
Multimodale KI für die Gesundheitsversorgung
21 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle, medizinische Forscher und AI-Entwickler, die Multimodal-KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen anwenden möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von multimodaler KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
- Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für kuenstliche-intelligenz-gestützte Diagnostik zu integrieren.
- KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Patientendossiers anzuwenden.
- Vorhersagemodelle für die Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
- Spracherkennung und Naturlichsprachverarbeitung (NLP) zur medizinischen Transkription und Patienteninteraktion umzusetzen.
Multimodal AI in Robotics
21 StundenDieser von einem Lehrer geführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und KI-Forscher, die Multimodale KI einsetzen möchten, um verschiedene Sensordaten zu integrieren und so autonomere und effizientere Roboter zu schaffen, die sehen, hören und tasten können.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Multimodale Sensoren in robotischen Systemen umzusetzen.
- AI-Algorithmus zur Sensorfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
- Roboter zu erstellen, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen ausführen können.
- Herausforderungen bei der Echtzeitanalyse und Aktuation von Daten anzugehen.
Multimodale KI für intelligente Assistenten und virtuelle Agenten
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Produktentwickler, Software-Ingenieure und Kundensupport-Profi's mit Grundkenntnissen bis zum mittleren Niveau, die virtuelle Assistenten durch multimodale KI verbessern möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Zu verstehen, wie multimodale KI die Leistung von virtuellen Assistenten erhöht.
- Sprach-, Text- und Bilderprozessierung in KI-gestützten Assistenten zu integrieren.
- Interaktive Dialogagenten mit Spracherkennung und Sehfähigkeiten zu erstellen.
- APIs für Spracherkennung, NLP und Computer vision zu nutzen.
- AI-gestützte Automatisierung für Kundensupport und Benutzereinsatz einzusetzen.
Multimodale KI für verbesserte Benutzererfahrung
21 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Ausbildung in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene UX/UI-Designer und Frontend-Entwickler, die Multimodale KI nutzen möchten, um Benutzerschnittstellen zu gestalten und umzusetzen, die verschiedene Formen von Eingaben verstehen und verarbeiten können.
Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Multimodale Schnittstellen zu gestalten, die die Benutzerbeteiligung verbessern.
- Stimmen- und Visuelle Erkennung in Web- und Mobile-Anwendungen zu integrieren.
- Multimodale Daten zur Erstellung adaptiver und responsiver UIs zu nutzen.
- Die ethischen Aspekte der Datenerfassung und -verarbeitung von Benutzern zu verstehen.
Prompt Engineering für mehrmodale KI
14 StundenDieses instructor-led, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche AI-Professionals, die ihre Fähigkeiten im Bereich Prompt Engineering für multimodale AI-Anwendungen verbessern möchten.
Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen von multimodaler KI und deren Anwendungen zu verstehen.
- Prompts für die Erzeugung von Text, Bildern, Audiostreams und Videos zu designen und zu optimieren.
- APIs für multimodale AI-Plattformen wie GPT-4, Gemini und DeepSeek-Vision zu nutzen.
- AI-gesteuerte Workflows mit mehreren Inhaltsformaten zu entwickeln.