Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Schulung
Multimodale KI ist ein innovativer Bereich, in dem Informationen aus verschiedenen sensorischen Eingängen kombiniert werden, um Systeme zu schaffen, die die Welt besser verstehen und mit ihr interagieren können als Menschen.
Diese Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die intelligente Systeme entwickeln möchten, die multimodale Daten verarbeiten und interpretieren können.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der multimodalen KI und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Datenfusionstechniken zu implementieren, um verschiedene Arten von Daten zu kombinieren.
- Modelle erstellen und trainieren, die visuelle, textuelle und auditive Informationen verarbeiten können.
- die Leistung von multimodalen KI-Systemen zu bewerten.
- Behandlung ethischer und datenschutzrechtlicher Fragen im Zusammenhang mit multimodalen Daten.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in multimodale AI
- Das Verständnis multimodaler Daten
- Schlüsselkonzepte und Definitionen
- Geschichte und Entwicklung des multimodalen Lernens
Multimodale Datenverarbeitung
- Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Merkmalsextraktion aus verschiedenen Modalitäten
- Techniken zur Datenfusion
Multimodales Repräsentationslernen
- Lernen gemeinsamer Repräsentationen
- Modalübergreifende Einbettungen
- Modalitätsübergreifendes Transferlernen
Multimodaler Abgleich und Übersetzung
- Abgleich von Daten aus mehreren Modalitäten
- Modalitätsübergreifende Abfragesysteme
- Übersetzung zwischen Modalitäten (z. B. Text zu Bild, Bild zu Text)
Multimodale Schlussfolgerungen und Inferenz
- Logik und Schlussfolgerungen mit multimodalen Daten
- Inferenztechniken in multimodaler KI
- Anwendungen bei der Beantwortung von Fragen und der Entscheidungsfindung
Generative Modelle in der multimodalen KI
- Generative Adversarial Networks (GANs) für multimodale Daten
- Variationale Autoencoder (VAEs) für cross-modale Generierung
- Kreative Anwendungen von generativer multimodaler AI
Multimodale Fusionstechniken
- Frühe, späte und hybride Fusionsmethoden
- Aufmerksamkeitsmechanismen in der multimodalen Fusion
- Fusion für robuste Wahrnehmung und Interaktion
Anwendungen von multimodaler AI
- Multimodale Mensch-Computer-Interaktion
- KI in autonomen Fahrzeugen
- Anwendungen im Gesundheitswesen (z. B. medizinische Bildgebung und Diagnostik)
Ethische Überlegungen und Herausforderungen
- Voreingenommenheit und Fairness in multimodalen Systemen
- Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei multimodalen Daten
- Ethischer Entwurf und Einsatz von multimodalen KI-Systemen
Fortgeschrittene Themen in multimodaler KI
- Multimodale Transformatoren
- Selbstüberwachtes Lernen in multimodaler KI
- Die Zukunft des multimodalen maschinellen Lernens
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
- Beherrschung der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit dem Umgang mit Daten und deren Vorverarbeitung
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems Schulung - Enquiry
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Forscher, die individuelle multimodale KI-Modelle mit Open-Source-Frameworks erstellen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen des multimodalen Lernens und der Datenfusion zu verstehen.
- Multimodale Modelle mit DeepSeek, OpenAI, Hugging Face und PyTorch zu implementieren.
- Optimierung und Feinabstimmung von Modellen für Text-, Bild- und Audiointegration.
- Einsatz von multimodalen KI-Modellen in realen Anwendungen.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene UI/UX-Designer, Produktmanager und KI-Forscher, die das Nutzererlebnis durch multimodale KI-gestützte Schnittstellen verbessern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Grundlagen der multimodalen KI und ihre Auswirkungen auf die Mensch-Computer-Interaktion zu verstehen.
- Multimodale Schnittstellen mit KI-gesteuerten Eingabemethoden zu entwerfen und zu prototypisieren.
- Spracherkennung, Gestensteuerung und Eye-Tracking-Technologien zu implementieren.
- Evaluierung der Effektivität und Benutzerfreundlichkeit multimodaler Systeme.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an mittlere bis fortgeschrittene KI-Entwickler, Forscher und Multimedia-Ingenieure, die KI-Agenten entwickeln möchten, die multimodale Inhalte verstehen und generieren können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Agenten zu entwickeln, die Text-, Bild- und Sprachdaten verarbeiten und integrieren.
- Multimodale Modelle wie GPT-4 Vision und Whisper ASR zu implementieren.
- Multimodale KI-Pipelines auf Effizienz und Genauigkeit zu optimieren.
- Einsatz von multimodalen KI-Agenten in realen Anwendungen.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forscher, -Entwickler und -Wissenschaftler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die die multimodalen Fähigkeiten von DeepSeek für modalübergreifendes Lernen, KI-Automatisierung und fortgeschrittene Entscheidungsfindung nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die multimodale KI von DeepSeek für Text-, Bild- und Audioanwendungen zu implementieren.
- KI-Lösungen zu entwickeln, die mehrere Datentypen integrieren, um umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen.
- Optimierung und Feinabstimmung von DeepSeek-Modellen für cross-modales Lernen.
- Wenden Sie multimodale KI-Techniken auf reale Anwendungsfälle in der Industrie an.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Wirtschaftsingenieure, Automatisierungsspezialisten und KI-Entwickler, die multimodale KI für Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Robotik in intelligenten Fabriken einsetzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Rolle der multimodalen KI in der industriellen Automatisierung zu verstehen.
- Sensordaten, Bilderkennung und Echtzeitüberwachung für intelligente Fabriken zu integrieren.
- Vorausschauende Wartung mit KI-gestützter Datenanalyse implementieren.
- Computer Vision für die Fehlererkennung und Qualitätssicherung anwenden.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Linguisten auf mittlerem Niveau, KI-Forscher, Softwareentwickler und Geschäftsleute, die multimodale KI für Echtzeit-Übersetzung und Sprachverständnis nutzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Grundlagen der multimodalen KI für die Sprachverarbeitung zu verstehen.
- KI-Modelle zur Verarbeitung und Übersetzung von Sprache, Text und Bildern einzusetzen.
- Echtzeit-Übersetzung mit KI-gestützten APIs und Frameworks zu implementieren.
- KI-gesteuerte Übersetzung in Geschäftsanwendungen zu integrieren.
- Analyse ethischer Überlegungen bei der KI-gestützten Sprachverarbeitung.
Multimodal AI for Content Creation
21 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Inhaltsersteller, digitale Künstler und Medienfachleute, die lernen möchten, wie multimodale KI auf verschiedene Formen der Inhaltserstellung angewendet werden kann.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Tools zur Verbesserung der Musik- und Videoproduktion einzusetzen.
- Einzigartige visuelle Kunst und Designs mit KI zu generieren.
- Interaktive Multimedia-Erlebnisse zu schaffen.
- Die Auswirkungen von KI auf die Kreativbranche zu verstehen.
Multimodal AI for Finance
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute, Datenanalysten, Risikomanager und KI-Ingenieure auf mittlerem Niveau, die multimodale KI für die Risikoanalyse und Betrugserkennung nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen, wie multimodale KI im Finanzrisikomanagement eingesetzt wird.
- strukturierte und unstrukturierte Finanzdaten zur Betrugserkennung zu analysieren.
- KI-Modelle zu implementieren, um Anomalien und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.
- Nutzung von NLP und Computer Vision für die Analyse von Finanzdokumenten.
- Einsatz von KI-gestützten Betrugserkennungsmodellen in realen Finanzsystemen.
Multimodal AI for Healthcare
21 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, medizinische Forscher und KI-Entwickler, die multimodale KI in der medizinischen Diagnostik und bei Anwendungen im Gesundheitswesen einsetzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Rolle der multimodalen KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
- strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für KI-gesteuerte Diagnostik zu integrieren.
- KI-Techniken zur Analyse medizinischer Bilder und elektronischer Krankenakten anwenden.
- Entwicklung prädiktiver Modelle für Krankheitsdiagnosen und Behandlungsempfehlungen.
- Implementierung von Sprach- und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) für medizinische Transkription und Patienteninteraktion.
Multimodal AI in Robotics
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und KI-Forscher, die multimodale KI zur Integration verschiedener sensorischer Daten nutzen möchten, um autonomere und effizientere Roboter zu entwickeln, die sehen, hören und berühren können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Multimodale Sensorik in Robotersystemen zu implementieren.
- KI-Algorithmen für Sensorfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
- Roboter zu entwickeln, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen ausführen können.
- Herausforderungen bei der Echtzeit-Datenverarbeitung und -Ansteuerung anzugehen.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene, Produktdesigner, Softwareingenieure und Kundendienstmitarbeiter, die virtuelle Assistenten mit multimodaler KI verbessern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Verstehen, wie multimodale KI virtuelle Assistenten verbessert.
- Integration von Sprach-, Text- und Bildverarbeitung in KI-gestützte Assistenten.
- Interaktive Konversationsagenten mit Sprach- und Bildverarbeitungsfähigkeiten erstellen.
- Nutzung von APIs für Spracherkennung, NLP und Computer Vision.
- Implementierung von KI-gesteuerter Automatisierung für Kundensupport und Benutzerinteraktion.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an UX/UI-Designer und Front-End-Entwickler auf mittlerem Niveau, die multimodale KI nutzen möchten, um Benutzeroberflächen zu entwerfen und zu implementieren, die verschiedene Formen von Eingaben verstehen und verarbeiten können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Multimodale Schnittstellen zu entwerfen, die das Engagement der Benutzer verbessern.
- Sprach- und visuelle Erkennung in Web- und Mobilanwendungen zu integrieren.
- Multimodale Daten zu nutzen, um adaptive und reaktionsfähige Benutzeroberflächen zu erstellen.
- die ethischen Aspekte der Erhebung und Verarbeitung von Nutzerdaten zu verstehen.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Fachleute, die ihre Fähigkeiten im Prompt-Engineering für multimodale KI-Anwendungen verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der multimodalen KI und ihrer Anwendungen zu verstehen.
- Prompts für Text-, Bild-, Audio- und Videogenerierung entwerfen und optimieren.
- APIs für multimodale KI-Plattformen wie GPT-4, Gemini und DeepSeek-Vision zu nutzen.
- Entwicklung von KI-gesteuerten Workflows, die mehrere Inhaltsformate integrieren.